需求人群:
"ControlNeXt适合需要生成高质量图像和视频内容的专业人士和研究人员,如动画制作者、游戏开发者、视觉效果设计师等。它的高效性和可控性为创意产业提供了强大的工具。"
使用场景示例:
生成受人类姿势序列控制的视频,如AnimateAnyone项目
使用Stable Diffusion 1.5进行可控图像生成,具有较少的可训练参数和更快的收敛速度
利用Stable Diffusion XL进行更高效的大尺寸图像生成
产品特色:
支持图像和视频的可控生成
减少高达90%的可训练参数,提高训练效率
与LoRA技术结合,实现风格变化和稳定生成
基于Stable Video Diffusion的简洁架构
适用于不同分辨率和需求的多个模型版本,如ControlNeXt-SD1.5和ControlNeXt-SDXL
持续迭代开发,代码和模型可能随时更新
使用教程:
1. 访问ControlNeXt的GitHub页面并克隆或下载代码
2. 阅读README文件了解安装和配置要求
3. 根据需要选择合适的模型版本,如ControlNeXt-SD1.5或ControlNeXt-SDXL
4. 准备输入数据,如姿势序列或风格参数
5. 运行模型生成图像或视频
6. 根据生成结果调整参数以优化输出
7. 将生成的图像或视频应用于所需的项目或研究中
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谷歌旗下领先的人工智能研究公司
Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司,专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名,其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题,推动科学和医学的进步。
可控视频和图像生成技术
ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型,它通过减少高达90%的可训练参数,实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式,并且可以与LoRA技术结合使用,以改变风格并确保更稳定的生成效果。
AI学习平台
Generative AI Courses是一家提供AI学习课程的在线平台。通过课程学习,用户可以掌握GenAI、AI、机器学习、深度学习、chatGPT、DALLE、图像生成、视频生成、文本生成等技术,并了解2024年AI领域的最新发展。
免费 AI 创作工具,生成图像、视频及 4K 增强。
vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区,提供文本转图像、图像转视频等功能,让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频,支持多种 AI 编辑工具,方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具,满足他们在视觉创作上的需求。
一款用于生成无线条、扁平色彩风格图像和视频的LoRA模型,适用于动漫和设计领域。
Flat Color - Style是一款专为生成扁平色彩风格图像和视频设计的LoRA模型。它基于Wan Video模型训练,具有独特的无线条、低深度效果,适合用于动漫、插画和视频生成。该模型的主要优点是能够减少色彩渗出,增强黑色表现力,同时提供高质量的视觉效果。它适用于需要简洁、扁平化设计的场景,如动漫角色设计、插画创作和视频制作。该模型是免费提供给用户使用的,旨在帮助创作者快速实现具有现代感和简洁风格的视觉作品。
Krea Chat 是一个由 DeepSeek 提供支持的 AI 聊天工具,将 Krea 的所有功能集成到聊天界面中。
Krea Chat 是一款基于 AI 的设计工具,通过聊天界面提供强大的设计功能。它结合了 DeepSeek 的 AI 技术和 Krea 的设计工具套件,用户可以通过自然语言交互生成图像、视频等设计内容。这种创新的交互方式极大地简化了设计流程,降低了设计门槛,使用户能够快速实现创意。Krea Chat 的主要优点包括易于使用、高效生成设计内容以及强大的 AI 驱动功能。它适合需要快速生成设计素材的创作者、设计师和市场营销人员,能够帮助他们节省时间并提升工作效率。
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。
开源图像到视频生成模型
Ruyi-Mini-7B是由CreateAI团队开发的开源图像到视频生成模型,具有约71亿参数,能够从输入图像生成360p到720p分辨率的视频帧,最长5秒。模型支持不同宽高比,并增强了运动和相机控制功能,提供更大的灵活性和创造力。该模型在Apache 2.0许可下发布,意味着用户可以自由使用和修改。
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。
快速因果视频生成器,实现即时视频生成。
CausVid是一个先进的视频生成模型,它通过将预训练的双向扩散变换器适配为因果变换器,实现了即时视频帧的生成。这一技术的重要性在于它能够显著减少视频生成的延迟,使得视频生成能够以交互式帧率(9.4FPS)在单个GPU上进行流式生成。CausVid模型支持从文本到视频的生成,以及零样本图像到视频的生成,展现了视频生成技术的新高度。
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。
探索AI前沿,精选国内外AI产品与应用。
智趣AI甄选是一个专注于人工智能领域的综合性平台,旨在洞察行业发展前景,精选并展示国内外的AI产品与应用。平台提供丰富的学习资源,行业融合案例分析,助力用户洞悉AI发展趋势,与AI技术同行,共创未来。
腾讯开源的大型视频生成模型训练框架
HunyuanVideo是腾讯开源的一个系统性框架,用于训练大型视频生成模型。该框架通过采用数据策划、图像-视频联合模型训练和高效的基础设施等关键技术,成功训练了一个超过130亿参数的视频生成模型,是所有开源模型中最大的。HunyuanVideo在视觉质量、运动多样性、文本-视频对齐和生成稳定性方面表现出色,超越了包括Runway Gen-3、Luma 1.6在内的多个行业领先模型。通过开源代码和模型权重,HunyuanVideo旨在缩小闭源和开源视频生成模型之间的差距,推动视频生成生态系统的活跃发展。
视频生成模型Sora的存档库
SoraVids是一个基于Hugging Face平台的视频生成模型Sora的存档库。它包含了87个视频和83个对应的提示,这些视频和提示在OpenAI撤销API密钥前被公开展示。这些视频均为MIME类型video/mp4,帧率为30 FPS。SoraVids的背景是OpenAI的视频生成技术,它允许用户通过文本提示生成视频内容。这个存档库的重要性在于它保存了在API密钥被撤销前生成的视频,为研究和教育提供了宝贵的资源。
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。
基于DiT的视频生成模型,实时生成高质量视频。
LTX-Video是由Lightricks开发的首个基于DiT的视频生成模型,能够实时生成高质量的视频内容。该模型以24 FPS的速度生成768x512分辨率的视频,速度超过观看速度。模型经过大规模多样化视频数据集的训练,能够生成高分辨率且内容真实多样的视频。LTX-Video支持文本到视频(text-to-video)以及图像+文本到视频(image+text-to-video)的应用场景。
开源视频生成模型
genmoai/models 是一个开源的视频生成模型,代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1,是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型,从零开始训练,是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性,显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布,用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。
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。
视频生成评估基准测试
Movie Gen Bench是由Facebook Research发布的视频生成评估基准测试,旨在为未来在视频生成领域的研究提供公平且易于比较的标准。该基准测试包括Movie Gen Video Bench和Movie Gen Audio Bench两个部分,分别针对视频内容生成和音频生成进行评估。Movie Gen Bench的发布,对于推动视频生成技术的发展和评估具有重要意义,它能够帮助研究人员和开发者更好地理解和改进视频生成模型的性能。
利用随机微分方程进行语义图像反转和编辑
RF-Inversion是一个专注于图像生成和编辑的技术,它通过随机微分方程(SDE)来实现图像的反转和编辑。这项技术的主要优点在于它不需要额外的训练、潜在优化、提示调整或复杂的注意力处理器,即可实现高效的图像反转和编辑。RF-Inversion在零样本反转和编辑方面表现出色,超越了以往的工作,在笔画到图像合成和语义图像编辑方面,通过大规模人类评估确认了用户偏好。该技术背景信息显示,它由德克萨斯大学奥斯汀分校和谷歌的研究人员共同开发,得到了NSF资助和其他研究合作奖的支持。
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。
下一代多模态智能模型
Emu3是一套最新的多模态模型,仅通过下一个token预测进行训练,能够处理图像、文本和视频。它在生成和感知任务上超越了多个特定任务的旗舰模型,并且不需要扩散或组合架构。Emu3通过将多模态序列统一到一个单一的transformer模型中,简化了复杂的多模态模型设计,展示了在训练和推理过程中扩展的巨大潜力。
集成空间编织注意力,提升扩散模型的高保真条件
HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型,旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征,并将其作为输入到HMControlModule,从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块,提高了生成视频的连续性和保真度。此外,HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情,以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint,实现了框架的热插拔适配器,不会影响T2I模型的泛化能力。
使用扩散模型进行图像外延
Diffusers Image Outpaint 是一个基于扩散模型的图像外延技术,它能够根据已有的图像内容,生成图像的额外部分。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它通过先进的机器学习算法,使得图像生成更加自然和逼真,为用户提供了一种创新的图像处理方式。
统一的图像生成框架,简化多任务图像生成。
OmniGen是一个创新的扩散框架,它将多种图像生成任务统一到单一模型中,无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程,提高了效率,降低了开发和维护成本。
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