需求人群:
"目标受众主要是AI研究者、机器学习工程师和对Stable Diffusion模型感兴趣的高级用户。这些用户通常需要进行模型训练、图像生成和特征提取等高级操作,ai-toolkit提供了强大的工具和灵活性来满足他们的需求。"
使用场景示例:
使用ai-toolkit训练自定义的Stable Diffusion模型以生成特定风格的图像。
利用LoRA提取器优化现有模型的特征提取能力,提升图像识别的准确性。
通过LoRA Slider Trainer创建控制图像中特定特征(如动物种类)的滑动条。
产品特色:
支持Stable Diffusion模型的训练和实验。
提供LoRA和LoCON提取器,用于特征提取和模型优化。
包含LoRA Slider Trainer,用于创建图像滑动条以调整特定特征。
支持模型合并,通过扩展功能实现多模型的融合。
提供VAE(变分自编码器)训练工具,尽管仍在开发中。
支持自定义扩展,允许用户根据自己的需求开发新的功能。
提供详细的文档和示例配置文件,方便用户学习和使用。
使用教程:
首先,确保你的系统满足ai-toolkit的运行要求,包括Python版本和Nvidia GPU。
克隆或下载ai-toolkit仓库到本地环境。
根据你的需要选择合适的配置文件或创建新的配置文件。
按照文档中的指示安装必要的依赖项。
运行特定的脚本或工具,开始模型训练、图像生成或其他操作。
根据输出结果调整配置文件,优化模型性能。
如果需要,可以创建自定义扩展来增加新的功能。
参与社区讨论,获取帮助或提供反馈。
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AI脚本集合,主要用于Stable Diffusion模型。
ai-toolkit是一个研究性质的GitHub仓库,由Ostris创建,主要用于Stable Diffusion模型的实验和训练。它包含了各种AI脚本,支持模型训练、图像生成、LoRA提取器等。该工具包仍在开发中,可能存在不稳定性,但提供了丰富的功能和高度的自定义性。
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。
RWKV家族中最大的模型,采用MoE技术提升效率。
Flock of Finches 37B-A11B v0.1是RWKV家族的最新成员,这是一个实验性模型,拥有11亿个活跃参数,尽管仅训练了1090亿个token,但在常见基准测试中的得分与最近发布的Finch 14B模型大致相当。该模型采用了高效的稀疏混合专家(MoE)方法,在任何给定token上仅激活一部分参数,从而在训练和推理过程中节省时间和减少计算资源的使用。尽管这种架构选择以更高的VRAM使用为代价,但从我们的角度看,能够低成本训练和运行具有更大能力模型是非常值得的。
Stable Diffusion 3.5 Large的三款ControlNets模型
ControlNets for Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI推出的三款图像控制模型,包括Blur、Canny和Depth。这些模型能够提供精确和便捷的图像生成控制,适用于从室内设计到角色创建等多种应用场景。它们在用户偏好的ELO比较研究中排名第一,显示出其在同类模型中的优越性。这些模型在Stability AI社区许可下免费提供给商业和非商业用途,对于年收入不超过100万美元的组织和个人,使用完全免费,并且产出的媒体所有权归用户所有。
AI驱动的动物图像生成器,快速创建高质量动物图像。
Random Animal Generator是一个利用先进人工智能技术的网站,用户可以在短时间内生成高质量、独特的动物图像。这项技术的重要性在于它能够快速满足用户对动物图像的需求,无论是用于娱乐、教育还是设计灵感。产品背景信息显示,该网站由专业的机器学习算法支持,能够提供即时的结果和多样化的动物种类及风格选择。价格方面,网站提供了不同层次的服务选项,以满足不同用户的需求。
轻量级推理模型,用于生成高质量图像
Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型,它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5,并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求,使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement,并且可以免费使用。
强大的图像生成模型
Stable Diffusion 3.5是Stability AI推出的一款图像生成模型,具有多种变体,包括Stable Diffusion 3.5 Large和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo。这些模型可高度定制,能在消费级硬件上运行,并且根据Stability AI社区许可协议,可以免费用于商业和非商业用途。该模型的发布体现了Stability AI致力于让视觉媒体变革的工具更易于获取、更前沿、更自由的使命。
开源的去蒸馏FLUX模型
LibreFLUX是一个基于Apache 2.0许可的开源版本,提供了完整的T5上下文长度,使用注意力掩码,恢复了分类器自由引导,并去除了大部分FLUX美学微调/DPO。这意味着它比基础FLUX更不美观,但有潜力更容易地微调到任何新的分布。LibreFLUX的开发秉承开源软件的核心原则,即使用困难,比专有解决方案更慢、更笨拙,并且审美停留在21世纪初。
图像生成领域的革新工具。
Amazon Titan Image Generator v2是AWS推出的一款AI图像生成模型,它通过使用参考图像、编辑现有视觉效果、去除背景、生成图像变体以及安全定制模型来保持品牌风格和主题一致性,从而简化工作流程、提高生产力,并将创意愿景变为现实。
将大型语言模型的编码能力转换为图像生成能力。
Omost是一个旨在将大型语言模型(LLM)的编码能力转化为图像生成(更准确地说是图像组合)能力的项目。它提供了基于Llama3和Phi3变体的预训练LLM模型,这些模型能够编写代码以使用Omost的虚拟Canvas代理来组合图像视觉内容。Canvas可以由特定的图像生成器实现来实际生成图像。Omost项目背后的技术包括Direct Preference Optimization (DPO)和OpenAI GPT4o的多模态能力。
一种优化扩散模型采样时间表的方法,以提高生成模型的输出质量。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
在自己的GPU上免费生成AI图像
NMKD稳定扩散GUI是一个方便的界面工具,可以在自己的硬件上本地运行稳定扩散,这是一个用于从文本生成图像的机器学习工具包。它完全没有审查和过滤,生成的内容我不负责。不会共享/收集任何数据。该工具正在积极开发中,可能会出现一些小问题。 主要功能: - 包含依赖项,无需复杂安装 - 支持文本到图像和图像到图像(图像+文本提示) - 支持基于指令的图像编辑(InstructPix2Pix) - 提示功能:关注/强调,负面提示 - 支持自定义稳定扩散模型和自定义VAE模型 - 同时运行多个提示 - 内置图像查看器,显示生成图像的信息 - 内置超分辨率(RealESRGAN)和人脸修复(CodeFormer或GFPGAN) - 提示队列和提示历史 - 创建无缝(平铺)图像的选项,例如用于游戏纹理 - 支持加载自定义概念(文本反转) - 支持加载LoRA概念/角色/风格 - 各种用户体验功能 - 速度快,取决于您的GPU(RTX 4090每张图像<1秒,RTX 3090每张图像<2秒) - 内置安全措施,扫描下载的模型是否包含恶意软件 - 内置更新工具 系统要求:请参阅GitHub指南 如果您想支持开发,请查看我的Patreon,您还可以获得我最新的视频插帧工具Flowframes。 https://www.patreon.com/platform/iframe?widget=become-patron-button&redirectURI=https%3A%2F%2Fitch.io%2Fgame%2Fedit%2F755540%23published&creatorID=19695417 如果需要帮助或有问题,请加入Discord: https://discord.com/widget?id=777892450232434688&theme=dark 请不要直接私信或@我,如果需要帮助,请使用stable-diffusion-gui频道。
用于衡量设备 AI 加速器推理性能的基准测试工具。
Procyon AI Image Generation Benchmark 是一款由 UL Solutions 开发的基准测试工具,旨在为专业用户提供一个一致、准确且易于理解的工作负载,用以测量设备上 AI 加速器的推理性能。该基准测试与多个关键行业成员合作开发,确保在所有支持的硬件上产生公平且可比较的结果。它包括三个测试,可测量从低功耗 NPU 到高端独立显卡的性能。用户可以通过 Procyon 应用程序或命令行进行配置和运行,支持 NVIDIA® TensorRT™、Intel® OpenVINO™ 和 ONNX with DirectML 等多种推理引擎。产品主要面向工程团队,适用于评估推理引擎实现和专用硬件的通用 AI 性能。价格方面,提供免费试用,正式版为年度场地许可,需付费获取报价。
一个AI驱动的数据科学团队,帮助用户更快地完成常见数据科学任务。
该产品是一个AI驱动的数据科学团队模型,旨在帮助用户以更快的速度完成数据科学任务。它通过一系列专业的数据科学代理(Agents),如数据清洗、特征工程、建模等,来自动化和加速数据科学工作流程。该产品的主要优点是能够显著提高数据科学工作的效率,减少人工干预,适用于需要快速处理和分析大量数据的企业和研究机构。产品目前处于Beta阶段,正在积极开发中,可能会有突破性变化。它采用MIT许可证,用户可以在GitHub上免费使用和贡献代码。
一个开源AI模型微调与变现平台,助力AI初创企业、机器学习工程师和研究人员。
Bakery是一个专注于开源AI模型的微调与变现的在线平台,为AI初创企业、机器学习工程师和研究人员提供了一个便捷的工具,使他们能够轻松地对AI模型进行微调,并在市场中进行变现。该平台的主要优点在于其简单易用的界面和强大的功能,用户可以快速创建或上传数据集,微调模型设置,并在市场中进行变现。Bakery的背景信息表明,它旨在推动开源AI技术的发展,并为开发者提供更多的商业机会。虽然具体的定价信息未在页面中明确展示,但其定位是为AI领域的专业人士提供一个高效的工具。
AI影像生成器,将文字转化为艺术与影像
Dreamina是一个AI影像生成平台,通过先进的AI技术,用户可以将简单的文字提示转化为精美的图像和艺术作品。该产品的主要优点在于其强大的语义理解和创造力,能够准确把握用户的创意需求,生成高质量的视觉内容。Dreamina适合各种创意需求,如角色设计、时尚美容、游戏素材等,帮助用户节省时间和成本,提升创作效率。产品目前免费提供给用户,旨在激发用户的创造力和灵感。
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。
谷歌开发的AI模型,提供推理能力更强的响应。
Gemini 2.0 Flash Thinking Mode是谷歌推出的一个实验性AI模型,旨在生成模型在响应过程中的“思考过程”。相较于基础的Gemini 2.0 Flash模型,Thinking Mode在响应中展现出更强的推理能力。该模型在Google AI Studio和Gemini API中均可使用,是谷歌在人工智能领域的重要技术成果,对于开发者和研究人员来说,提供了一个强大的工具来探索和实现复杂的AI应用。
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。
Phi开放模型,强大、低成本、低延迟的小语言模型。
Phi Open Models是微软Azure提供的一款小型语言模型(SLMs),以其卓越的性能、低成本和低延迟重新定义了小语言模型的可能性。Phi模型在保持较小体积的同时,提供了强大的AI能力,降低了资源消耗,并确保了成本效益的生成型AI部署。Phi模型的开发遵循了微软的AI原则,包括责任、透明度、公平性、可靠性和安全性、隐私和安全性以及包容性。
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。
最强大的RWKV模型变体,打破多项英语基准测试。
Q-RWKV-6 32B Instruct Preview是由Recursal AI开发的最新RWKV模型变体,它在多项英语基准测试中超越了之前所有的RWKV、State Space和Liquid AI模型。这个模型通过将Qwen 32B Instruct模型的权重转换到定制的QRWKV6架构中,成功地用RWKV-V6注意力头替换了现有的Transformer注意力头,这一过程是由Recursal AI团队与RWKV和EleutherAI开源社区联合开发的。该模型的主要优点包括在大规模计算成本上的显著降低,以及对环境友好的开源AI技术。
快速高效的生成型AI模型
Command R7B是Cohere公司推出的一款高性能、可扩展的大型语言模型(LLM),专为企业级应用设计。它在保持较小模型体积的同时,提供了一流的速度、效率和质量,能够在普通的GPU、边缘设备甚至CPU上部署,大幅降低了AI应用的生产部署成本。Command R7B在多语言支持、引用验证检索增强生成(RAG)、推理、工具使用和代理行为等方面表现出色,特别适合需要优化速度、成本性能和计算资源的企业使用案例。
微软最新的小型语言模型,专注于复杂推理
Phi-4是微软Phi系列小型语言模型的最新成员,拥有14B参数,擅长数学等复杂推理领域。Phi-4通过使用高质量的合成数据集、精选有机数据和后训练创新,在大小与质量之间取得了平衡。Phi-4体现了微软在小型语言模型(SLM)领域的技术进步,推动了AI技术的边界。Phi-4目前已在Azure AI Foundry上提供,并将在未来几周登陆Hugging Face平台。
Google第六代张量处理单元,提供卓越的AI工作负载性能。
Trillium TPU是Google Cloud的第六代Tensor Processing Unit(TPU),专为AI工作负载设计,提供增强的性能和成本效益。它作为Google Cloud AI Hypercomputer的关键组件,通过集成的硬件系统、开放软件、领先的机器学习框架和灵活的消费模型,支持大规模AI模型的训练、微调和推理。Trillium TPU在性能、成本效率和可持续性方面都有显著提升,是AI领域的重要进步。
基于线程的数据加载解决方案,加速AI模型训练。
SPDL(Scalable and Performant Data Loading)是由Meta Reality Labs开发的一种新的数据加载解决方案,旨在提高AI模型训练的效率。它采用基于线程的并行处理,相比传统的基于进程的解决方案,SPDL在普通Python解释器中实现了高吞吐量,并且消耗的计算资源更少。SPDL与Free-Threaded Python兼容,在禁用GIL的情况下,比启用GIL的FT Python实现更高的吞吐量。SPDL的主要优点包括高吞吐量、易于理解的性能、不封装预处理操作、不引入领域特定语言(DSL)、无缝集成异步工具、灵活性、简单直观以及容错性。SPDL的背景信息显示,随着模型规模的增长,对数据的计算需求也随之增加,而SPDL通过最大化GPU的利用,加快了模型训练的速度。
3D生成模型,实现高质量多样化的3D资产创建
TRELLIS是一个基于统一结构化潜在表示和修正流变换器的原生3D生成模型,能够实现多样化和高质量的3D资产创建。该模型通过整合稀疏的3D网格和从强大的视觉基础模型提取的密集多视图视觉特征,全面捕获结构(几何)和纹理(外观)信息,同时在解码过程中保持灵活性。TRELLIS模型能够处理高达20亿参数,并在包含50万个多样化对象的大型3D资产数据集上进行训练。该模型在文本或图像条件下生成高质量结果,显著超越现有方法,包括规模相似的最近方法。TRELLIS还展示了灵活的输出格式选择和局部3D编辑能力,这些是以前模型所没有提供的。代码、模型和数据将被发布。
前沿AI模型的规模化访问方案
ChatGPT Pro是OpenAI推出的一款月费200美元的产品,它提供了对OpenAI最先进模型和工具的规模化访问权限。该计划包括对OpenAI o1模型的无限访问,以及o1-mini、GPT-4o和高级语音功能。o1 pro模式是o1的一个版本,它使用更多的计算资源来更深入地思考并提供更好的答案,尤其是在解决最困难的问题时。ChatGPT Pro旨在帮助研究人员、工程师和其他日常使用研究级智能的个体提高生产力,并保持在人工智能进步的前沿。
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