需求人群:
"该产品适合图形设计师、视觉特效师、创意工作者以及需要高效生成多层图像的专业用户。它能够帮助用户快速生成复杂的多层图像,提高创作效率,同时减少手动操作的复杂性。"
使用场景示例:
设计师利用 ART 生成具有多个透明图层的复杂图形设计。
影视特效团队使用 ART 快速生成多层视觉特效图像。
创意工作室利用 ART 的匿名区域布局功能,快速生成概念艺术图层。
产品特色:
支持基于全局文本提示和匿名区域布局的多层透明图像生成
采用匿名区域布局,允许模型自主匹配视觉和文本标记
通过层间区域裁剪机制,显著降低计算成本,支持高效生成多层图像
支持超过50层的多层图像生成,减少层间冲突
提供高质量的多层透明图像自动编码器,支持透明度的直接编码和解码
建立新的交互式内容创作范式,支持精确控制和可扩展的层生成
使用教程:
访问 ART 官方网站,下载相关代码和模型。
准备全局文本提示和匿名区域布局信息。
将文本提示和布局信息输入到 ART 模型中。
模型生成所需的多层透明图像。
根据需要对生成的图像进行进一步编辑或使用。
浏览量:142
最新流量情况
月访问量
49
平均访问时长
00:00:00
每次访问页数
1.01
跳出率
50.79%
流量来源
直接访问
32.81%
自然搜索
47.67%
邮件
0.20%
外链引荐
13.80%
社交媒体
3.63%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
日本
100.00%
一种用于可变多层透明图像生成的匿名区域变换器技术。
ART 是一种基于深度学习的图像生成技术,专注于生成可变多层透明图像。它通过匿名区域布局和 Transformer 架构,实现了高效的多层图像生成。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多层图像生成的支持。它适用于需要精确控制图像层的场景,如图形设计、视觉特效等领域。目前未明确提及价格和具体定位,但其技术特性表明它可能面向专业用户和企业级应用。
用SD直接生成透明的 PNG 图片
LayerDiffusion 是一种使大规模预训练潜在扩散模型能够生成透明图像的方法。该方法允许生成单个透明图像或多个透明图层。它学习了一种 “潜在透明度”,将 Alpha 通道透明度编码到预训练潜在扩散模型的潜在空间中。通过将添加的透明度调节为潜在偏移,最小程度地改变预训练模型的原始潜在分布,以保留大型扩散模型的生产就绪质量。通过调整潜在空间对其进行微调,可以将任何潜在扩散模型转换为透明图像生成器。我们使用人机协作收集的 100 万个透明图像层对对模型进行训练。我们展示了潜在透明度可以应用于不同的开源图像生成器,或者适应于各种条件控制系统,实现前景 / 背景条件图层生成,联合图层生成,图层内容结构控制等应用。用户研究发现,在大多数情况下(97%),用户更喜欢我们本地生成的透明内容,而不是之前的临时解决方案,比如生成然后抠图。用户还报告说,我们生成的透明图像的质量与 Adobe Stock 等真实商业透明资产相媲美。
最新的图像上色算法
DDColor 是最新的图像上色算法,输入一张黑白图像,返回上色处理后的彩色图像,并能够实现自然生动的上色效果。 该模型为黑白图像上色模型,输入一张黑白图像,实现端到端的全图上色,返回上色处理后的彩色图像。 模型期望使用方式和适用范围: 该模型适用于多种格式的图像输入,给定黑白图像,生成上色后的彩色图像;给定彩色图像,将自动提取灰度通道作为输入,生成重上色的图像。
基于 Transformer 的图像识别模型
Google Vision Transformer 是一款基于 Transformer 编码器的图像识别模型,使用大规模图像数据进行预训练,可用于图像分类等任务。该模型在 ImageNet-21k 数据集上进行了预训练,并在 ImageNet 数据集上进行了微调,具备良好的图像特征提取能力。该模型通过将图像切分为固定大小的图像块,并线性嵌入这些图像块来处理图像数据。同时,模型在输入序列前添加了位置编码,以便在 Transformer 编码器中处理序列数据。用户可以通过在预训练的编码器之上添加线性层进行图像分类等任务。Google Vision Transformer 的优势在于其强大的图像特征学习能力和广泛的适用性。该模型免费提供使用。
基于Transformer的通用领域文本到图像生成
CogView是一个用于通用领域文本到图像生成的预训练Transformer模型。该模型包含410亿参数,能够生成高质量、多样化的图像。模型的训练思路采用抽象到具体的方式,先 pretrain 获得通用知识,然后 finetune 在特定域生成图像,能显著提升生成质量。值得一提的是,论文还提出了两种帮助大模型稳定训练的技巧:PB-relax 和 Sandwich-LN。
利用尖端AI技术,将创意转化为高质量图像。
Flux AI 图像生成器是由Black Forest Labs开发的,基于革命性的Flux系列模型,提供尖端的文本到图像技术。该产品通过其120亿参数的模型,能够精确解读复杂的文本提示,创造出多样化、高保真的图像。Flux AI 图像生成器不仅适用于个人艺术创作,也可用于商业应用,如品牌视觉、社交媒体内容等。它提供三种不同的版本以满足不同用户的需求:Flux Pro、Flux Dev和Flux Schnell。
使用Latent Transparency的透明图像层扩散工具
sd-forge-layerdiffuse是一个用于生成透明图像和图层的工作在进行中的扩展,它利用了潜在透明度技术。该工具目前支持图像生成和基本图层功能,但透明图像到图像的转换尚未完成。代码库高度动态,未来一个月可能会有大量变化。
AI驱动的PNG生成器,在线创建惊艳的透明PNG图像。
GenPNG.com是一个先进的AI驱动的PNG生成器和制作工具,它允许用户轻松创建高质量、细节丰富的PNG图像。利用尖端的人工智能技术,GenPNG.com能够理解和解释复杂的视觉概念,生成高度逼真和复杂的PNG图像,这些图像手动创建可能具有挑战性甚至不可能。无论是需要透明背景、复杂插图还是复杂图形,GenPNG.com都能处理。它的用户友好界面允许用户输入所需的规格,AI将为您生成PNG图像,节省您的时间和精力,同时确保卓越品质。
AI 图像生成进入 “毫秒级” 时代,速度快、质量高。
腾讯混元图像 2.0 是腾讯最新发布的 AI 图像生成模型,显著提升了生成速度和画质。通过超高压缩倍率的编解码器和全新扩散架构,使得图像生成速度可达到毫秒级,避免了传统生成的等待时间。同时,模型通过强化学习算法与人类美学知识的结合,提升了图像的真实感和细节表现,适合设计师、创作者等专业用户使用。
AI生成图像鉴别挑战网站
AI判官是一个AI生成图像鉴别挑战的网站。它提供了普通模式、无尽模式和竞速模式三种游戏玩法。用户可以通过不同难度的游戏来提高自己分辨真实图片和AI生成图片的能力。该网站提供大量高质量的真实图片和AI生成图片作为判别素材。它的出现是对近期AI生成图片技术的一个回应,旨在提高公众的媒体识读能力。
朱雀大模型检测,精准识别AI生成图像,助力内容真实性鉴别。
朱雀大模型检测是腾讯推出的一款AI检测工具,主要功能是检测图片是否由AI模型生成。它经过大量自然图片和生成图片的训练,涵盖摄影、艺术、绘画等内容,可检测多类主流文生图模型生成图片。该产品具有高精度检测、快速响应等优点,对于维护内容真实性、打击虚假信息传播具有重要意义。目前暂未明确其具体价格,但从功能来看,主要面向需要进行内容审核、鉴别真伪的机构和个人,如媒体、艺术机构等。
更智能、更高效、更好用
悟空图像是国内一款可以替代AdobePhotoShop的专业图像处理软件,采用全新的设计理念和人工智能算法,让每个用户都能快速上手、快速出图。悟空图像不仅是国内首款支持50亿像素级超大图片处理,双向兼容PS文件格式,更支持全平台运行。悟空图像提供海量素材与模板,让你的创作不再从“0”开始;多达一百多种各类画笔,让创意设计更加得心应手;超多种组合特色功能,能够准确高效地实现用户办公需求。悟空图像圆你一个“创意设计大师”的梦,即使“0”基础,也能创作出专业级的效果!
Masked Diffusion Transformer是图像合成的最新技术,为ICCV 2023的SOTA(State of the Art)
MDT通过引入掩码潜在模型方案来显式增强扩散概率模型(DPMs)在图像中对象部分之间关系学习的能力。MDT在训练期间在潜在空间中操作,掩蔽某些标记,然后设计一个不对称的扩散变换器来从未掩蔽的标记中预测掩蔽的标记,同时保持扩散生成过程。MDTv2进一步通过更有效的宏网络结构和训练策略提高了MDT的性能。
AI 图像擦除器,轻松删除照片中不需要的人、物体、文字和水印。
AI 图像擦除器是一款基于人工智能技术的工具,能够快速、简单地从照片中删除不需要的内容,提高照片的整体质量。该工具操作简便,免费使用,适用于个人和专业用户。
一种用于图像生成的模型。
IPAdapter-Instruct是Unity Technologies开发的一种图像生成模型,它通过在transformer模型上增加额外的文本嵌入条件,使得单一模型能够高效地执行多种图像生成任务。该模型主要优点在于能够通过'Instruct'提示,在同一工作流中灵活地切换不同的条件解释,例如风格转换、对象提取等,同时保持与特定任务模型相比的最小质量损失。
一款多层次潜在分解和融合的统一准确图像编辑工具
DesignEdit是一款集成了各种空间感知图像编辑功能的统一框架。它通过将空间感知图像编辑任务分解为多层潜在表征的分解和融合两个子任务来实现。首先将源图像的潜在表征分割为多个层,包括若干个目标层和一个需要可靠修复的不完整背景层。为了避免额外的调优,我们进一步探索了self-attention机制内部的修复能力,引入了一种key-masking self-attention方案,能够在遮蔽区域传播周围的上下文信息,同时降低对遮蔽区域外的影响。其次,我们提出了一种基于指令的潜在融合方法,将多层潜在表征贴在画布潜在空间上。我们还引入了一种潜在空间的伪影抑制机制来增强修复质量。由于这种多层表征固有的模块化优势,我们可以实现精确的图像编辑,并且我们的方法在多个编辑任务上都取得了出色的表现,超越了最新的空间编辑方法。
深入理解Transformer模型的可视化工具
Transformer Explainer是一个致力于帮助用户深入理解Transformer模型的在线可视化工具。它通过图形化的方式展示了Transformer模型的各个组件,包括自注意力机制、前馈网络等,让用户能够直观地看到数据在模型中的流动和处理过程。该工具对于教育和研究领域具有重要意义,可以帮助学生和研究人员更好地理解自然语言处理领域的先进技术。
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。
生成高质量逼真图像的文本到图像技术
Imagen 2 是我们最先进的文本到图像扩散技术,可生成与用户提示密切对齐且一致的高质量逼真图像。它通过使用训练数据的自然分布生成更加逼真的图像,而不是采用预先编程的风格。Imagen 2 强大的文本到图像技术通过 Google Cloud Vertex AI 的 Imagen API 为开发者和云客户提供支持。Google Arts and Culture 团队还在其文化标志实验中部署了我们的 Imagen 2 技术,使用户可以通过 Google AI 探索、学习和测试其文化知识。
盲图像恢复技术,利用即时生成参考图像恢复破损图像
InstantIR是一种基于扩散模型的盲图像恢复方法,能够在测试时处理未知退化问题,提高模型的泛化能力。该技术通过动态调整生成条件,在推理过程中生成参考图像,从而提供稳健的生成条件。InstantIR的主要优点包括:能够恢复极端退化的图像细节,提供逼真的纹理,并且通过文本描述调节生成参考,实现创造性的图像恢复。该技术由北京大学、InstantX团队和香港中文大学的研究人员共同开发,得到了HuggingFace和fal.ai的赞助支持。
快速AI图像生成API
Prodia是一款快速AI图像生成API,可在数秒内将文本转换为惊人的视觉效果,与传统云相比,可将文本转图像的生产成本降低50%至90%。Prodia拥有超过10,000个GPU,可生成5000万张图像,可满足广泛的应用需求。
AI图像匹配与生成
TWIN PICS是一款利用人工智能技术进行图像匹配和生成的产品。用户可以通过AI创建与指定图片最接近的图像,并进行两次微调。同时,用户还可以描述一张图片,然后AI将生成相应的图像。产品定位于提供有趣的图像匹配和生成体验。
为 Diffusion Transformer 提供高效灵活的控制框架。
EasyControl 是一个为 Diffusion Transformer(扩散变换器)提供高效灵活控制的框架,旨在解决当前 DiT 生态系统中存在的效率瓶颈和模型适应性不足等问题。其主要优点包括:支持多种条件组合、提高生成灵活性和推理效率。该产品是基于最新研究成果开发的,适合在图像生成、风格转换等领域使用。
免费文本转图像生成器
WPimagines AI图像生成器是一个免费的文本转图像生成器,您可以根据提供的文本生成图像并下载。它使用人工智能技术,具有快速、高质量的图像生成能力。该产品定位于为用户提供简单、方便的方式来生成图像,可用于各种场景,如设计、插图、博客配图等。该产品免费使用,无需注册。
AI图像生成工具
SOREAL.AI Studio是一款基于AI技术的图像生成工具。它可以生成逼真的图像,帮助用户快速创建各种视觉元素。该工具具有稳定的Diffusion 1.5算法和Dreambooth Studio,可以进行模型的微调和训练。SOREAL.AI Studio支持文本到图像的生成,提供丰富的功能和使用场景,并适用于个人和商业用户。价格合理且定位广泛。
创意生成图像应用的家园
Genera.so是一个为创意生成图像应用提供支持的平台。我们建立Genera,帮助模型制作者将他们的模型转化为在线应用,无需管理GPU的麻烦。如果您拥有经过精调的稳定扩散模型,请与我们联系,我们目前处于测试阶段,正在寻找更多的模型。
AI图像生成器
Stable Diffusion 是一个深度学习模型,可以从文本描述生成图像。它提供高质量的图像生成,可以根据简单的文本输入创建逼真的图像。它具有快速生成的优势,可以通过修复和扩展图像的大小来添加或替换图像的部分。Stable Diffusion XL是该模型的最新版本,使用更大的UNet骨干网络生成更高质量的图像。您可以免费在Stable Diffusion在线使用这个AI图像生成器。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14