需求人群:
"目标受众主要是需要生成高质量图像的用户,包括设计师、艺术家、内容创作者以及研究人员。ComfyGen 通过自动化工作流的生成,减少了用户在构建有效工作流时所需的专业知识,使得即使是非专业人士也能够轻松地生成高质量的图像。"
使用场景示例:
设计师使用ComfyGen根据文本提示生成具有特定风格的图像
内容创作者利用ComfyGen生成与文章主题相匹配的图像
研究人员在进行图像生成研究时,使用ComfyGen来测试不同工作流的效果
产品特色:
基于用户提示自动生成定制化的工作流
结合了精细调整的基础模型、LoRAs、嵌入、超分辨率步骤、提示细化器等多种组件
使用LLM(大型语言模型)来预测与提示最匹配的工作流
通过收集人类创建的工作流并随机交换参数来训练模型
使用500个提示生成图像,并使用审美和人类偏好预测器评分
提供上下文方法和微调方法两种LLM基础方法来处理任务
在人类偏好指标和提示对齐基准测试中超越了单体模型和固定工作流
使用教程:
1. 访问ComfyGen的网站
2. 阅读TL;DR部分快速了解产品的主要功能
3. 查看'How does it work?'部分了解ComfyGen的工作流程
4. 浏览'Comparisons'部分,了解ComfyGen与其他方法的比较
5. 如果需要,查看'BibTeX'部分获取引用信息
6. 根据个人需求,使用ComfyGen生成图像
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文本到图像生成的自适应工作流
ComfyGen 是一个专注于文本到图像生成的自适应工作流系统,它通过学习用户提示来自动化并定制有效的工作流。这项技术的出现,标志着从使用单一模型到结合多个专业组件的复杂工作流的转变,旨在提高图像生成的质量。ComfyGen 背后的主要优点是能够根据用户的文本提示自动调整工作流,以生成更高质量的图像,这对于需要生成特定风格或主题图像的用户来说非常重要。
数据驱动的框架,增强大型语言模型的工作流编排能力
WorkflowLLM是一个以数据为中心的框架,旨在增强大型语言模型(LLMs)在工作流编排方面的能力。核心是WorkflowBench,这是一个大规模的监督式微调数据集,包含来自83个应用、28个类别的1503个API的106763个样本。WorkflowLLM通过微调Llama-3.1-8B模型,创建了专门针对工作流编排任务优化的WorkflowLlama模型。实验结果表明,WorkflowLlama在编排复杂工作流方面表现出色,并且能够很好地泛化到未见过的API。
前沿AI技术,您的智能工作助手。
Mistral AI 提供的 le Chat 是一个免费的生成性AI工作助手,旨在通过前沿的AI技术提升人类的工作效率和创造力。le Chat 结合了搜索、视觉、创意、编码等多种功能,为用户提供了一个多功能的智能平台。它不仅能够进行网络搜索并引用来源,还拥有创意画布、文档和图像理解、图像生成等功能,并且支持任务自动化。Mistral AI 的使命是将前沿AI技术交到用户手中,让用户决定如何利用这些高级AI能力。目前,所有这些功能都以免费试用的形式提供,未来将推出更高级的服务保证。
基于文本提示修订图像的大型扩散模型
SeedEdit是Doubao Team推出的大型扩散模型,用于根据任何文本提示修订图像。它通过逐步将图像生成器与强大的图像编辑器对齐,实现了图像重建和图像再生之间的最佳平衡。SeedEdit能够实现高审美/分辨率图像的零样本稳定编辑,并支持图像的连续修订。该技术的重要性在于其能够解决图像编辑问题中成对图像数据稀缺的核心难题,通过将文本到图像(T2I)生成模型视为弱编辑模型,并通过生成带有新提示的新图像来实现“编辑”,然后将其蒸馏并与之对齐到图像条件编辑模型中。
基于文本生成服装图像的AI模型
FLUX.1-dev LoRA Outfit Generator是一个文本到图像的AI模型,能够根据用户详细描述的颜色、图案、合身度、风格、材质和类型来生成服装。该模型使用了H&M Fashion Captions Dataset数据集进行训练,并基于Ostris的AI Toolkit进行开发。它的重要性在于能够辅助设计师快速实现设计想法,加速服装行业的创新和生产流程。
训练无关的区域提示扩散变换器模型
Regional-Prompting-FLUX是一种训练无关的区域提示扩散变换器模型,它能够在无需训练的情况下,为扩散变换器(如FLUX)提供细粒度的组合文本到图像生成能力。该模型不仅效果显著,而且与LoRA和ControlNet高度兼容,能够在保持高速度的同时减少GPU内存的使用。
首个同时支持文生和图生的3D开源模型
腾讯混元3D是一个开源的3D生成模型,旨在解决现有3D生成模型在生成速度和泛化能力上的不足。该模型采用两阶段生成方法,第一阶段使用多视角扩散模型快速生成多视角图像,第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。混元3D-1.0模型能够帮助3D创作者和艺术家自动化生产3D资产,支持快速单图生3D,10秒内完成端到端生成,包括mesh和texture提取。
基于人工智能的图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Medium 是由 Stability AI 提供的一款基于人工智能的图像生成模型,它能够根据文本描述生成高质量的图像。这项技术的重要性在于它能够极大地推动创意产业的发展,如游戏设计、广告、艺术创作等领域。Stable Diffusion 3.5 Medium 以其高效的图像生成能力、易用性和较低的资源消耗而受到用户的青睐。目前,该模型在 Hugging Face 平台上以免费试用的形式提供给用户。
基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型,由Stability AI开发,具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器,通过QK-规范化提高训练稳定性,并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。
高效能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,采用了对抗性扩散蒸馏(ADD)技术,提高了图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率,特别注重减少推理步骤。该模型在生成图像方面表现出色,能够理解和生成复杂的文本提示,适用于多种图像生成场景。它在Hugging Face平台上发布,遵循Stability Community License,适合研究、非商业用途以及年收入少于100万美元的组织或个人免费使用。
高性能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,由 Stability AI 开发。该模型在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面都有显著提升。它使用三个固定的预训练文本编码器,并通过 QK 归一化技术提高训练稳定性。此外,该模型在训练数据和策略上使用了包括合成数据和过滤后的公开可用数据。Stable Diffusion 3.5 Large 模型在遵守社区许可协议的前提下,可以免费用于研究、非商业用途,以及年收入少于100万美元的组织或个人的商业用途。
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。
基于文本生成高质量图像的AI模型
SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light是一个基于文本到图像生成的AI模型,通过使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术,该模型能够根据用户提供的文本提示生成高质量的图像。这种技术的重要性在于它能够以较低的计算成本实现模型的微调,同时保持生成图像的多样性和质量。该模型基于Stable Diffusion 3.5 Large模型,并在此基础上进行了优化和调整,以适应特定的图像生成需求。
生成融合宫崎骏风格和新海诚氛围的梦幻风景图
Flux Ghibsky Illustration 是一个基于文本生成图像的模型,它结合了宫崎骏动画工作室的奇幻细节和新海诚作品中的宁静天空,创造出迷人的场景。该模型特别适合创造梦幻般的视觉效果,用户可以通过特定的触发词来生成具有独特审美的图像。它是基于Hugging Face平台的开源项目,允许用户下载模型并在Replicate上运行。
突破大型语言模型限制的自动化框架
AutoDAN-Turbo是一个自动化的、无需人为干预的框架,旨在自动发现并实施多种策略,以突破大型语言模型(LLMs)的限制。该框架能够自动开发出多样的攻击策略,显著提高了攻击成功率,并且可以作为一个统一的框架整合现有的人为设计的越狱策略。AutoDAN-Turbo的重要性在于其能够提升LLMs在对抗环境中的安全性和可靠性,为红队评估工具提供了一种新的自动化方法。
基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,用于文本到图像生成。
FLUX.1-Turbo-Alpha是一个基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,由AlimamaCreative Team发布。该模型使用多头鉴别器来提高蒸馏质量,可以用于文本到图像(T2I)、修复控制网络等FLUX相关模型。推荐使用指导比例为3.5,Lora比例为1。该模型在1M开源和内部源图像上进行训练,采用对抗性训练提高质量,固定原始FLUX.1-dev变换器作为鉴别器主干,并在每层变换器上添加多头。
一键式创意图像生成模型
FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template 是一个基于 LoRA 训练的图像生成模型,由 Shakker-Labs 提供。该模型专注于创意照片生成,能够将用户的文本提示转化为具有创意性的图像。模型使用了先进的文本到图像的生成技术,特别适合需要快速生成高质量图像的用户。它是基于 Hugging Face 平台,可以方便地进行部署和使用。模型的非商业使用是免费的,但商业使用需要遵守相应的许可协议。
最先进的图像生成模型
FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型,它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度,同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项,以及更优的性价比,适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。
基于级联扩散的文本到图像生成系统
CogView3是一个基于级联扩散的文本到图像生成系统,使用中继扩散框架。该系统通过将高分辨率图像生成过程分解为多个阶段,并通过中继超分辨率过程,在低分辨率生成结果上添加高斯噪声,从而开始从这些带噪声的图像进行扩散过程。CogView3在生成图像方面超越了SDXL,具有更快的生成速度和更高的图像质量。
AI模型测试与文本到图像提示集合平台
Prompt Llama是一个专注于文本到图像生成的AI模型测试平台,它允许用户收集高质量的文本提示,并测试不同模型在同一提示下的表现。该平台支持多种AI模型,包括但不限于midjourney、DALL·E 3、Firefly等,是AI图像生成领域研究者和爱好者的宝贵资源。
AI编程智能体语言,实现LLM与IDE之间的通信以自动化编程。
the Shire是一种AI编程智能体语言,旨在实现大型语言模型(LLM)与集成开发环境(IDE)之间的通信,以支持自动化编程。它起源于AutoDev项目,旨在为开发者提供一个AI驱动的IDE,包括DevIns,Shire的前身。Shire通过提供定制化的AI代理,使用户能够构建符合个人需求的AI驱动开发环境。
免费且快速的提示链生成器
PromptChainer 是一个旨在提高大型语言模型输出质量的工具,通过自动化提示链的生成,帮助用户将复杂任务分解成可管理的小步骤,从而获得更精确和高质量的结果。它特别适合需要多步骤和/或大量上下文和知识的任务。
用于精确控制扩散模型中概念的低秩适配器
Concept Sliders 是一种用于精确控制扩散模型中概念的技术,它通过低秩适配器(LoRA)在预训练模型之上进行应用,允许艺术家和用户通过简单的文本描述或图像对来训练控制特定属性的方向。这种技术的主要优点是能够在不改变图像整体结构的情况下,对生成的图像进行细微调整,如眼睛大小、光线等,从而实现更精细的控制。它为艺术家提供了一种新的创作表达方式,同时解决了生成模糊或扭曲图像的问题。
多功能文本到图像扩散模型,生成高质量非真实感图像。
Pony Diffusion V6 XL是一个文本到图像的扩散模型,专门设计用于生成以小马为主题的高质量艺术作品。它在大约80,000张小马图像的数据集上进行了微调,确保生成的图像既相关又美观。该模型采用用户友好的界面,易于使用,并通过CLIP进行美学排名,以提升图像质量。Pony Diffusion在CreativeML OpenRAIL许可证下提供,允许用户自由使用、再分发和修改模型。
一种用于文本到图像扩散模型的概念擦除技术
RECE是一种文本到图像扩散模型的概念擦除技术,它通过在模型训练过程中引入正则化项来实现对特定概念的可靠和高效擦除。这项技术对于提高图像生成模型的安全性和控制性具有重要意义,特别是在需要避免生成不适当内容的场景中。RECE技术的主要优点包括高效率、高可靠性和易于集成到现有模型中。
内容风格合成在文本到图像生成中的应用
CSGO是一个基于内容风格合成的文本到图像生成模型,它通过一个数据构建管道生成并自动清洗风格化数据三元组,构建了首个大规模的风格迁移数据集IMAGStyle,包含210k图像三元组。CSGO模型采用端到端训练,明确解耦内容和风格特征,通过独立特征注入实现。它实现了图像驱动的风格迁移、文本驱动的风格合成以及文本编辑驱动的风格合成,具有无需微调即可推理、保持原始文本到图像模型的生成能力、统一风格迁移和风格合成等优点。
开源文本到图像生成模型
AuraFlow v0.3是一个完全开源的基于流的文本到图像生成模型。与之前的版本AuraFlow-v0.2相比,该模型经过了更多的计算训练,并在美学数据集上进行了微调,支持各种宽高比,宽度和高度可达1536像素。该模型在GenEval上取得了最先进的结果,目前处于beta测试阶段,正在不断改进中,社区反馈非常重要。
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