需求人群:
"用于文本到图像合成、图像生成任务"
产品特色:
生成高度写实的图像
理解文本提示并生成相应图像
支持超分辨率图像生成
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训练免费高分辨率图像合成的频率视角
FouriScale从频域分析的角度探讨从预先训练的扩散模型生成高分辨率图像,通过创新的、无需训练的方法,通过将预先训练的扩散模型中的原始卷积层替换为结合膨胀技术和低通操作的方法,通过填充然后裁剪策略进一步增强,实现了灵活处理各种宽高比文本到图像生成。使用FouriScale作为指导,该方法成功平衡了生成图像的结构完整性和保真度,实现了任意尺寸、高分辨率和高质量生成的惊人能力。通过其简单性和兼容性,该方法可以为未来对超高分辨率图像合成的探索提供有价值的见解。
提高文本到图像合成质量的一致性蒸馏技术
TCD是一种用于文本到图像合成的一致性蒸馏技术,它通过轨迹一致性函数(TCF)和策略性随机采样(SSS)来减少合成过程中的错误。TCD在低NFE(噪声自由能量)时显著提高图像质量,并在高NFE时保持比教师模型更详细的结果。TCD不需要额外的判别器或LPIPS监督,即可在低NFE和高NFE时均保持优越的生成质量。
参数高效微调个性化扩散模型
DiffuseKronA 是一种参数高效的微调方法,用于个性化扩散模型。它通过引入基于 Kronecker 乘积的适配模块,显著降低参数数量,提升图像合成质量。该方法减少了对超参数的敏感性,在不同超参数下生成高质量图像,为文本到图像生成模型领域带来重大进展。
基于LLM的文本到图像生成系统
DiffusionGPT是一种基于大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。它利用扩散模型构建了针对各种生成模型的领域特定树,从而能够无缝地适应各种类型的提示并集成领域专家模型。此外,DiffusionGPT引入了优势数据库,其中的思维树得到了人类反馈的丰富,使模型选择过程与人类偏好保持一致。通过广泛的实验和比较,我们展示了DiffusionGPT的有效性,展示了它在不同领域推动图像合成边界的潜力。
低成本高质量文本到图像生成模型
PIXART-α是一种基于Transformer的文本到图像生成模型,其图像生成质量与最先进的图像生成器相当,支持高分辨率图像合成,训练速度明显优于现有的大规模T2I模型,训练成本低,可节省近30万美元,并减少90%的CO2排放。PIXART-α在图像质量、艺术性和语义控制方面表现出色,可为AIGC社区和初创企业提供新的见解,加速从头开始构建高质量、低成本的生成模型。
大规模的生成对抗网络用于文本到图像的合成
GigaGAN是一种大规模的GAN模型,用于文本到图像的合成。它具有快速的推理速度、高分辨率图像生成能力和可编辑的潜在空间,支持多种潜在空间编辑应用,如潜在插值、样式混合和向量算术操作。GigaGAN可以生成512像素的图像,每秒钟可以生成多达7.7张图像,支持16兆像素的图像合成。它是一种高效的文本到图像合成模型,可用于多种应用场景。
Imagen 3是我们质量最高的文本到图像模型,能够生成具有更好细节、更丰富光照和更少干扰性伪影的图像。
Imagen 3是我们质量最高的文本到图像模型,能够生成具有更好细节、更丰富光照和更少干扰性伪影的图像。Imagen 3通过改进文本理解能力,可以生成多种视觉风格的图像,并捕捉长文本提示中的小细节。Imagen 3可用于生成快速草图到高分辨率图像等不同类型任务,并提供多个优化版本。
谷歌高质量文本到图像模型,生成逼真、生活化图像。
Imagen 3 是谷歌一个先进的文本到图像的生成模型,它能够生成具有极高细节水平和逼真效果的图像,并且相较于之前的模型,其视觉干扰元素显著减少。该模型对自然语言的理解更为深入,能够更好地把握提示背后的意图,并从更长的提示中提取细节。此外,Imagen 3 在渲染文本方面表现出色,为个性化生日信息、演示文稿标题幻灯片等提供了新的可能性。
一种用于生成超详细图像描述的模型,用于训练视觉语言模型。
ImageInWords (IIW) 是一个由人类参与的循环注释框架,用于策划超详细的图像描述,并生成一个新的数据集。该数据集通过评估自动化和人类并行(SxS)指标来实现最先进的结果。IIW 数据集在生成描述时,比以往的数据集和GPT-4V输出在多个维度上有了显著提升,包括可读性、全面性、特异性、幻觉和人类相似度。此外,使用IIW数据微调的模型在文本到图像生成和视觉语言推理方面表现出色,能够生成更接近原始图像的描述。
一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架,它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留,并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型,通过广泛的实验验证了其有效性。
4K文本到图像生成的扩散变换器
PixArt-Sigma是一个基于PyTorch的模型定义、预训练权重和推理/采样代码的集合,用于探索4K文本到图像生成的弱到强训练扩散变换器。它支持从低分辨率到高分辨率的图像生成,提供了多种功能和优势,如快速体验、用户友好的代码库和多种模型选择。
先进的文本到图像生成系统
Stable Diffusion 3是一款先进的文本到图像生成系统,它在排版和提示遵循方面与DALL-E 3和Midjourney v6等顶尖系统相匹敌或更优。该系统采用新的多模态扩散变换器(MMDiT)架构,使用不同的权重集来改善图像和语言的表示,从而提高文本理解和拼写能力。Stable Diffusion 3 API现已在Stability AI开发者平台上线,与Fireworks AI合作提供快速可靠的API服务,并承诺在不久的将来通过Stability AI会员资格开放模型权重以供自托管。
AI创造性视觉的突破性AI
Stable Diffusion 3是Stability AI推出的最新创新,为创造性图像生成带来突破性的AI。它提供了改进的文本到图像生成算法、多模态能力和用户友好的许可证,免费使用SDXLTurbo.ai。革新设计、动画、游戏等领域,提升文本到图像生成、多模态能力和用户友好的许可证。探索、创造、转化。
提升文本到图像生成的可控性
ControlNet++是一种新型的文本到图像扩散模型,通过显式优化生成图像与条件控制之间的像素级循环一致性,显著提高了在各种条件控制下的可控性。它通过使用预训练的判别性奖励模型来提取生成图像的对应条件,并优化输入条件控制与提取条件之间的一致性损失。此外,ControlNet++引入了一种高效的奖励策略,通过向输入图像中添加噪声来扰动图像,然后使用单步去噪图像进行奖励微调,避免了与图像采样相关的大量时间和内存成本。
基于预训练的文本到图像模型生成高质量、多视角一致的3D物体图像。
ViewDiff 是一种利用预训练的文本到图像模型作为先验知识,从真实世界数据中学习生成多视角一致的图像的方法。它在U-Net网络中加入了3D体积渲染和跨帧注意力层,能够在单个去噪过程中生成3D一致的图像。与现有方法相比,ViewDiff生成的结果具有更好的视觉质量和3D一致性。
用于评估文本到视觉生成的创新性指标和基准测试
Evaluating Text-to-Visual Generation with Image-to-Text Generation提出了一种新的评估指标VQAScore,能够更好地评估复杂的文本到视觉生成效果,并引入了GenAI-Bench基准测试集。VQAScore基于CLIP-FlanT5模型,能够在文本到图像/视频/3D生成评估中取得最佳性能,是一种强大的替代CLIPScore的方案。GenAI-Bench则提供了包含丰富组合语义的实际场景测试文本,可用于全面评估生成模型的性能。
使用 LCM-Lookahead 技术的文本到图像个性化模型
LCM-Lookahead for Encoder-based Text-to-Image Personalization 是一种使用 LCM-Lookahead 技术的文本到图像个性化模型,它可以通过在模型训练和分类器指导中传播图像空间损失来实现更好的身份保真度,同时保留布局多样性和提示对齐。
文本到图像生成中风格保留的 InstantStyle。
InstantStyle 是一个通用框架,利用两种简单但强大的技术,实现对参考图像中风格和内容的有效分离。其原则包括将内容从图像中分离出来、仅注入到风格块中,并提供样式风格的合成和图像生成等功能。InstantStyle 可以帮助用户在文本到图像生成过程中保持风格,为用户提供更好的生成体验。
通过文本指令自动生成和动画化卡通人物的3D纹理
Make-It-Vivid是一种创新的模型,能够根据文本指令自动生成和动画化卡通人物的3D纹理。它解决了传统方式制作3D卡通角色纹理的挑战,提供了高效、灵活的解决方案。该模型通过预训练的文本到图像扩散模型生成高质量的UV纹理图,并引入对抗性训练来增强细节。它可以根据不同的文本prompt生成各种风格的角色纹理,并将其应用到3D模型上进行动画制作,为动画、游戏等领域提供了便利的创作工具。
ChatGPT集成的内容创意辅助工具
Adobe Express GPT是Adobe为ChatGPT Plus用户提供的定制GPT,可以根据用户的文字提示快速匹配Adobe Express的20多万个专业设计模板,并将匹配结果直接导入Adobe Express进行进一步编辑和发布。插件还集成了Adobe Firefly等生成式AI功能,如文本到图像、对象移除等,帮助用户轻松创建出色的视觉内容。Adobe致力于负责任地开发AI技术,Firefly模型使用授权内容训练,可安全用于商业用途。
文本编码器微调技术,提升文本到图像生成模型性能
TextCraftor是一种创新的文本编码器微调技术,能够显著提升文本到图像生成模型的性能。通过奖励函数优化,它改善了图像质量与文本对齐,无需额外数据集。
通过 AI 文本生成图像,给你完美适合的创作灵感。
Canva 的 AI 图像生成器应用程序让你随时拥有完美的图像——即使它还不存在。使用"文本到图像"功能,您只需输入文字,就能生成用于创意项目(如演示文稿或社交媒体帖子)的图像。选择不同的图像风格,如水彩、电影、霓虹灯等。您还可以使用 Canva 的其他 AI 生成器应用程序,如 DALL·E 和 Imagen。无论您是内容创作者、企业家还是艺术家,都可以使用这些工具高效创建独特的图像和品牌素材。Canva 提供免费和付费订阅,付费版可以每月生成更多图像。
基于稳定扩散生成高质量动漫风格图像的文本到图像模型
Animagine XL 3.1 是一款能够基于文本提示生成高质量动漫风格图像的文本到图像生成模型。它建立在稳定扩散 XL 的基础之上,专门针对动漫风格进行了优化。该模型具有更广泛的动漫角色知识、优化过的数据集和新的美学标签,从而提高了生成图像的质量和准确性。它旨在为动漫爱好者、艺术家和内容创作者提供有价值的资源。
连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成
LaVi-Bridge是一种针对文本到图像扩散模型设计的桥接模型,能够连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。它通过利用LoRA和适配器,提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。该模型与各种语言模型和生成视觉模型兼容,可容纳不同的结构。在这一框架内,我们证明了通过整合更高级的模块(如更先进的语言模型或生成视觉模型)可以明显提高文本对齐或图像质量等能力。该模型经过大量评估,证实了其有效性。
Muse Pro是一款由AI引导的实时绘画工具,旨在增强艺术家的绘画体验
Muse Pro通过GPT-4 Vision技术提供无与伦比的速度和质量,支持实时AI引导,让艺术家可以使用熟悉的工具和创新的AI释放创造力。它具备文本到图像的功能、随机化创作、细节增强、视觉描述、直观的AI控制滑块、暂停功能以及图层和画笔库等多样化工具。
官方实现的自纠正LLM控制的扩散模型
SLD是一个自纠正的LLM控制的扩散模型框架,它通过集成检测器增强生成模型,以实现精确的文本到图像对齐。SLD框架支持图像生成和精细编辑,并且与任何图像生成器兼容,如DALL-E 3,无需额外训练或数据。
MovieLLM是一个用于增强长视频理解的AI生成电影框架
MovieLLM由复旦大学和腾讯PCG提出,是一个创新框架,旨在为长视频创建合成的、高质量的数据。该框架利用GPT-4和文本到图像模型的力量,生成详细的脚本和相应的视觉内容。
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