需求人群:
"目标受众为图像生成领域的研究人员和开发者,特别是那些需要在资源受限的环境中进行高效图像生成的专业人士。1.58-bit FLUX通过减少模型大小和提高计算效率,使得在硬件资源有限的情况下也能进行高质量的图像生成,适合需要快速原型设计和产品开发的企业。"
使用场景示例:
案例一:研究人员使用1.58-bit FLUX模型进行学术研究,探索文本到图像的生成技术。
案例二:设计师利用该模型快速生成设计概念图,加速创意实现过程。
案例三:游戏开发者使用1.58-bit FLUX模型生成游戏内的角色和场景图像,提高开发效率。
产品特色:
• 1.58位量化:使用1.58位权重量化模型,极大减少模型大小。
• 自监督学习:不依赖外部图像数据,通过模型自身的自监督进行训练。
• 定制内核优化:为1.58位操作特别优化的内核,提高运算效率。
• 存储和内存优化:模型存储减少7.7倍,推理内存减少5.1倍。
• 推理延迟改善:优化后的模型在推理时具有更低的延迟。
• 保持生成质量:在量化的同时保持了图像生成的质量。
• 计算效率提升:在基准测试中显示出显著的计算效率提升。
使用教程:
1. 访问Hugging Face网站并登录账户。
2. 搜索1.58-bit FLUX模型并进入模型页面。
3. 阅读模型的详细描述和使用条件。
4. 下载模型及其相关代码。
5. 根据提供的文档和示例代码,将模型集成到自己的项目中。
6. 使用模型进行图像生成,输入文本描述并获取生成的图像。
7. 根据需要调整模型参数,优化生成效果。
8. 分析生成的图像,并根据项目需求进行后续处理。
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1.58-bit量化的先进文本到图像生成模型
1.58-bit FLUX是一种先进的文本到图像生成模型,通过使用1.58位权重(即{-1, 0, +1}中的值)来量化FLUX.1-dev模型,同时保持生成1024x1024图像的可比性能。该方法无需访问图像数据,完全依赖于FLUX.1-dev模型的自监督。此外,开发了一种定制的内核,优化了1.58位操作,实现了模型存储减少7.7倍,推理内存减少5.1倍,并改善了推理延迟。在GenEval和T2I Compbench基准测试中的广泛评估表明,1.58-bit FLUX在保持生成质量的同时显著提高了计算效率。
PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库
torchao是PyTorch的一个库,专注于自定义数据类型和优化,支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数,用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容,能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练(QAT)和后训练量化(PTQ)等技术,提高模型的推理速度和内存效率,同时尽量减小精度损失。
FLUX模型的Cog推理引擎
Cog inference for flux models 是一个用于FLUX.1 [schnell] 和 FLUX.1 [dev] 模型的推理引擎,由Black Forest Labs开发。它支持编译与量化,敏感内容检查,以及img2img支持,旨在提高图像生成模型的性能和安全性。
GGUF量化支持,优化ComfyUI原生模型性能
ComfyUI-GGUF是一个为ComfyUI原生模型提供GGUF量化支持的项目。它允许模型文件以GGUF格式存储,这种格式由llama.cpp推广。尽管常规的UNET模型(conv2d)不适用于量化,但像flux这样的transformer/DiT模型似乎受量化影响较小。这使得它们可以在低端GPU上以更低的每权重变量比特率进行运行。
学习模型间字符串关系,检查视觉世界
这篇论文系统评估了大型语言模型(LLMs)生成和识别逐渐复杂的视觉概念的能力,并展示了如何使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。虽然语言模型不能直接处理像素级的视觉信息,但使用代码表示图像进行研究。LLM 生成的图像虽然不像自然图像,但在图像生成和纠正方面的结果表明,准确建模字符串可以教会语言模型许多关于视觉世界的方面。此外,利用文本模型生成的图像进行自监督视觉表示学习的实验,突出了只使用 LLMs 就能训练能够对自然图像进行语义评估的视觉模型的潜力。
从穿着人身上生成平铺布料的模型
TryOffAnyone是一个用于从穿着人身上生成平铺布料的深度学习模型。该模型能够将穿着衣物的人的图片转换成布料平铺图,这对于服装设计、虚拟试衣等领域具有重要意义。它通过深度学习技术,实现了高度逼真的布料模拟,使得用户可以更直观地预览衣物的穿着效果。该模型的主要优点包括逼真的布料模拟效果和较高的自动化程度,可以减少实际试衣过程中的时间和成本。
文本到图像扩散模型的美学质量提升工具
VMix是一种用于提升文本到图像扩散模型美学质量的技术,通过创新的条件控制方法——价值混合交叉注意力,系统性地增强图像的美学表现。VMix作为一个即插即用的美学适配器,能够在保持视觉概念通用性的同时提升生成图像的质量。VMix的关键洞见是通过设计一种优越的条件控制方法来增强现有扩散模型的美学表现,同时保持图像与文本的对齐。VMix足够灵活,可以应用于社区模型,以实现更好的视觉性能,无需重新训练。
无需训练的迭代框架,用于长篇故事可视化
Story-Adapter是一个无需训练的迭代框架,专为长篇故事可视化设计。它通过迭代范式和全局参考交叉注意力模块,优化图像生成过程,保持故事中语义的连贯性,同时减少计算成本。该技术的重要性在于它能够在长篇故事中生成高质量、细节丰富的图像,解决了传统文本到图像模型在长故事可视化中的挑战,如语义一致性和计算可行性。
定制化漫画生成模型,连接多模态LLMs和扩散模型。
DiffSensei是一个结合了多模态大型语言模型(LLMs)和扩散模型的定制化漫画生成模型。它能够根据用户提供的文本提示和角色图像,生成可控制的黑白漫画面板,并具有灵活的角色适应性。这项技术的重要性在于它将自然语言处理与图像生成相结合,为漫画创作和个性化内容生成提供了新的可能性。DiffSensei模型以其高质量的图像生成、多样化的应用场景以及对资源的高效利用而受到关注。目前,该模型在GitHub上公开,可以免费下载使用,但具体的使用可能需要一定的计算资源。
AI技术快速生成专业头像
FaceMimic AI是一款利用先进AI技术将自拍照片转换成专业头像的服务。无需专业摄影师或昂贵设备,用户只需上传自拍,即可在60秒内获得高质量的头像,适用于LinkedIn、社交媒体、个人使用等多种场景。产品背景信息显示,该技术能显著提升个人在职业网络中的可见度,增加面试机会,适用于职业发展、商业形象构建、社交分享和约会应用等多个领域。价格方面,提供免费试用,并根据不同的使用需求提供不同的套餐。
一个基于Llama模型的量化版本,用于对话和幻觉检测。
PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-8B-v1.1-Instruct-Q8-GGUF是一个基于Llama模型的量化版本,专为对话和幻觉检测设计。该模型使用了GGUF格式,拥有8.03亿参数,属于大型语言模型。它的重要性在于能够提供高质量的对话生成和幻觉检测能力,同时保持模型的高效运行。该模型是基于Transformers库和GGUF技术构建的,适用于需要高性能对话系统和内容生成的应用场景。
轻松集成先进AI接口,赋能项目。
API.box是一个提供先进AI接口的平台,旨在帮助开发者快速集成AI功能到他们的项目中。它提供全面的API文档和详细的调用日志,确保高效开发和系统性能稳定。API.box具备企业级安全性和强大可扩展性,支持高并发需求,同时提供免费试用和商业用途的输出许可,是开发者和企业的理想选择。
一键去除背景,快速创建透明PNG图像
Pokecut AI Background Remover是一款利用人工智能技术实现一键去除图片背景的工具。它能够处理各种复杂背景和细节丰富的图像,无论是肖像、产品、动物、标志还是签名,都能精确抠图。该工具的主要优点包括高精度、高精确度、适应性强、支持多主体图像以及快速处理。产品背景信息显示,它不仅提供了背景移除功能,还提供了背景更换功能,并且有多种专业背景模板可供选择,以提升产品照片的专业度并增加销售额。
定制艺术手绘头像,打造独特社交形象
头像定制是一个提供个性化手绘头像服务的网站。它允许用户上传自己的照片,由专业的绘画师根据照片绘制出风格独特的头像。这种服务不仅满足了用户在社交平台上展示个性化形象的需求,也因其艺术性和独特性而受到欢迎。产品背景信息显示,该服务由经验丰富的绘画师提供,包括首席绘画师jissacos和新秀kiki等,他们擅长捕捉面部表情和个人特色。价格方面,根据绘画师的不同,提供不同价位的服务,用户可以根据自己的预算和喜好选择合适的服务。
AI助手,探索宇宙,获取真实答案
Grok是一个由X.AI Corp开发的AI助手应用,旨在提供最真实、有用和好奇的答案。用户可以通过Grok获取任何问题的答案、生成引人注目的图像,并上传图片以更深入地了解世界。Grok以其高质量的图像生成、实时更新的数据、对话式的幽默语气和注重隐私的特性,为用户提供了一个安全、高效的AI体验平台。
创建可动的4D人像化身模型
CAP4D是一种利用可变形多视图扩散模型(Morphable Multi-View Diffusion Models)来创建4D人像化身的技术。它能够从任意数量的参考图像生成不同视角和表情的图像,并将其适配到一个4D化身上,该化身可以通过3DMM控制并实时渲染。这项技术的主要优点包括高度逼真的图像生成、多视角的适应性以及实时渲染的能力。CAP4D的技术背景是基于深度学习和图像生成领域的最新进展,尤其是在扩散模型和3D面部建模方面。由于其高质量的图像生成和实时渲染能力,CAP4D在娱乐、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。目前,该技术是免费提供代码的,但具体的商业化应用可能需要进一步的授权和定价。
AI工具平台,激发创造力。
Artedge AI是一个提供前沿AI工具的平台,旨在提升用户的创意过程。平台提供AI艺术生成器和AI亲吻生成器等工具,以快速生成高分辨率、高质量的艺术作品。这些工具不仅能够加速创意实现,还能提供独特的艺术体验,适合设计师、艺术家和创意爱好者。平台还提供定价计划,用户可以根据自己的需求选择合适的服务。
Google DeepMind开发的高性能AI模型
Gemini 2.0 Flash Experimental是Google DeepMind开发的最新AI模型,旨在提供低延迟和增强性能的智能代理体验。该模型支持原生工具使用,并首次能够原生创建图像和生成语音,代表了AI技术在理解和生成多媒体内容方面的重要进步。Gemini Flash模型家族以其高效的处理能力和广泛的应用场景,成为推动AI领域发展的关键技术之一。
基于记忆引导扩散的表达性视频生成工具
ComfyUI-IF_MemoAvatar是一个基于记忆引导扩散的模型,用于生成表达性的视频。该技术允许用户从单一图像和音频输入创建富有表现力的说话头像视频。这项技术的重要性在于其能够将静态图像转化为动态视频,同时保留图像中人物的面部特征和情感表达,为视频内容创作提供了新的可能性。该模型由Longtao Zheng等人开发,并在arXiv上发布相关论文。
从单张图片生成可探索的360°3D世界
GenEx是一个AI模型,它能够从单张图片创建一个完全可探索的360°3D世界。用户可以互动地探索这个生成的世界。GenEx在想象空间中推进具身AI,并有潜力将这些能力扩展到现实世界的探索。
可控人物图像生成模型
Leffa是一个用于可控人物图像生成的统一框架,它能够精确控制人物的外观(例如虚拟试穿)和姿态(例如姿态转移)。该模型通过在训练期间引导目标查询关注参考图像中的相应区域,减少细节扭曲,同时保持高图像质量。Leffa的主要优点包括模型无关性,可以用于提升其他扩散模型的性能。
基于文本生成图像的AI模型
fofr/flux-condensation是一个基于文本生成图像的AI模型,使用Diffusers库和LoRAs技术,能够根据用户提供的文本提示生成相应的图像。该模型在Replicate上训练,具有非商业性质的flux-1-dev许可证。它代表了文本到图像生成技术的最新进展,能够为设计师、艺术家和内容创作者提供强大的视觉表现工具。
基于扩散模型的图像和视频生成工具
HelloMeme是一个集成了空间编织注意力(Spatial Knitting Attentions)的扩散模型,用于嵌入高级别和细节丰富的条件。该模型支持图像和视频的生成,具有改善生成视频与驱动视频之间表情一致性、减少VRAM使用、优化算法等优点。HelloMeme由HelloVision团队开发,属于HelloGroup Inc.,是一个前沿的图像和视频生成技术,具有重要的商业和教育价值。
高效率、高分辨率的文本到图像生成框架
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的生成框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度和强大的文本图像对齐能力,可以在笔记本电脑GPU上部署,代表了图像生成技术的一个重要进步。该模型基于线性扩散变换器,使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器,能够根据文本提示生成和修改图像。Sana的开源代码可在GitHub上找到,其研究和应用前景广阔,尤其在艺术创作、教育工具和模型研究等方面。
AI辅助绘画的Krita插件和图像生成服务
Interstice是一个开源的Krita插件,专为专业绘画应用Krita设计,旨在提供精确控制和高效的工作流程。它允许用户通过选择特定区域来编辑照片和艺术作品,生成的结果能够无缝融合。此外,Interstice.cloud是一个在线图像生成服务,旨在让AI辅助绘画立即对每个人开放。该产品背景信息显示,它是一个100%免费的本地硬件产品,不需要GPU,易于下载和使用。
手訫风格的铅笔素描生成模型
shou_xin是一个基于文本到图像的生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有手訫风格的铅笔素描图像。这个模型使用了diffusers库和lora技术,以实现高质量的图像生成。shou_xin模型以其独特的艺术风格和高效的图像生成能力在图像生成领域占有一席之地,特别适合需要快速生成具有特定艺术风格的图像的用户。
探索AI前沿,精选国内外AI产品与应用。
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基于突破性架构的智能图像生成模型
Luma Photon 是一个创新的图像生成模型,以其高度创造性、智能化和个性化而著称。它建立在一个新的突破性架构之上,能够提供超高画质的图像,并且成本效率提高了10倍。Luma Photon 在大规模双盲评估中超越了市场上的所有模型,无论是在质量、创造力还是理解力方面都表现出色,同时在效率上也有了革命性的提升。
多视图一致性图像生成的便捷解决方案
MV-Adapter是一种基于适配器的多视图图像生成解决方案,它能够在不改变原有网络结构或特征空间的前提下,增强预训练的文本到图像(T2I)模型及其衍生模型。通过更新更少的参数,MV-Adapter实现了高效的训练并保留了预训练模型中嵌入的先验知识,降低了过拟合风险。该技术通过创新的设计,如复制的自注意力层和并行注意力架构,使得适配器能够继承预训练模型的强大先验,以建模新的3D知识。此外,MV-Adapter还提供了统一的条件编码器,无缝整合相机参数和几何信息,支持基于文本和图像的3D生成以及纹理映射等应用。MV-Adapter在Stable Diffusion XL(SDXL)上实现了768分辨率的多视图生成,并展示了其适应性和多功能性,能够扩展到任意视图生成,开启更广泛的应用可能性。
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