需求人群:
"目标受众为漫画创作者、艺术家、设计师以及对个性化内容生成感兴趣的研究人员和开发者。DiffSensei为他们提供了一个强大的工具,可以快速生成漫画风格图像,节省传统绘画所需的时间和资源,同时为漫画创作提供新的灵感和创作方式。"
使用场景示例:
漫画家使用DiffSensei根据剧本快速生成漫画草图。
设计师利用DiffSensei为客户定制个性化的漫画风格广告。
研究人员使用DiffSensei模型进行图像生成相关的学术研究。
产品特色:
- 多分辨率漫画面板生成:支持64-2048边缘大小的漫画面板生成。
- 单一输入角色图像,创造多种外观:使用一个角色图像作为输入,可以生成多种不同的角色外观。
- 应用广泛:适用于定制化漫画生成和真人漫画创作。
- 灵活控制:用户可以通过调整参数来控制漫画面板的风格和内容。
- 高质量图像:生成的漫画面板图像质量高,细节丰富。
- 内存使用优化:提供了不使用MLLM组件的版本,显著降低内存消耗。
- 易于使用:通过Gradio界面,用户可以轻松地进行漫画生成。
使用教程:
1. 安装环境:创建一个新的Conda环境,并激活。
2. 安装依赖:安装Pytorch、Diffusers、Transformers等相关包。
3. 下载模型:从Huggingface下载DiffSensei模型,并放置在指定的文件夹中。
4. 准备数据集:如果需要使用MangaZero数据集,从Huggingface下载并按照说明组织数据。
5. 运行Gradio演示:使用提供的命令行运行Gradio演示,进行漫画生成。
6. 调整参数:根据需要调整配置文件中的参数,以生成不同风格和大小的漫画面板。
7. 生成漫画:输入文本提示和角色图像,模型将生成相应的漫画面板。
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定制化漫画生成模型,连接多模态LLMs和扩散模型。
DiffSensei是一个结合了多模态大型语言模型(LLMs)和扩散模型的定制化漫画生成模型。它能够根据用户提供的文本提示和角色图像,生成可控制的黑白漫画面板,并具有灵活的角色适应性。这项技术的重要性在于它将自然语言处理与图像生成相结合,为漫画创作和个性化内容生成提供了新的可能性。DiffSensei模型以其高质量的图像生成、多样化的应用场景以及对资源的高效利用而受到关注。目前,该模型在GitHub上公开,可以免费下载使用,但具体的使用可能需要一定的计算资源。
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。
逆向绘画技术,重现绘画过程
Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法,能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程,能够处理多种艺术风格,并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解,定义了一组绘画指令,并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格,还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。
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。
文本到图像扩散模型的美学质量提升工具
VMix是一种用于提升文本到图像扩散模型美学质量的技术,通过创新的条件控制方法——价值混合交叉注意力,系统性地增强图像的美学表现。VMix作为一个即插即用的美学适配器,能够在保持视觉概念通用性的同时提升生成图像的质量。VMix的关键洞见是通过设计一种优越的条件控制方法来增强现有扩散模型的美学表现,同时保持图像与文本的对齐。VMix足够灵活,可以应用于社区模型,以实现更好的视觉性能,无需重新训练。
多模态大型语言模型,优化图像与文本交互能力
InternVL2_5-4B-MPO-AWQ是一个多模态大型语言模型(MLLM),专注于提升模型在图像和文本交互任务中的表现。该模型基于InternVL2.5系列,并通过混合偏好优化(MPO)进一步提升性能。它能够处理包括单图像和多图像、视频数据在内的多种输入,适用于需要图像和文本交互理解的复杂任务。InternVL2_5-4B-MPO-AWQ以其卓越的多模态能力,为图像-文本到文本的任务提供了一个强大的解决方案。
多模态大型语言模型,提升文本、图像和视频数据处理能力。
Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型(MLLM),旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果,远超过其他开源模型,并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能,平均得分67.40,位列已知开源MLLMs(<10B)中的前两名。
多模态大型模型,处理文本、图像和视频数据
Valley是由字节跳动开发的尖端多模态大型模型,能够处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果,比其他开源模型表现更优。在OpenCompass测试中,与同规模模型相比,平均得分大于等于67.40,在小于10B模型中排名第二。Valley-Eagle版本参考了Eagle,引入了一个可以灵活调整令牌数量并与原始视觉令牌并行的视觉编码器,增强了模型在极端场景下的性能。
一站式大模型算法、模型及优化工具开源项目
FlagAI是由北京智源人工智能研究院推出的一站式、高质量开源项目,集成了全球各种主流大模型算法技术以及多种大模型并行处理和训练加速技术。它支持高效训练和微调,旨在降低大模型开发和应用的门槛,提高开发效率。FlagAI涵盖了多个领域明星模型,如语言大模型OPT、T5,视觉大模型ViT、Swin Transformer,多模态大模型CLIP等。智源研究院也持续将“悟道2.0”“悟道3.0”大模型项目成果开源至FlagAI,目前该项目已经加入Linux基金会,吸引全球科研力量共同创新、共同贡献。
可控人物图像生成模型
Leffa是一个用于可控人物图像生成的统一框架,它能够精确控制人物的外观(例如虚拟试穿)和姿态(例如姿态转移)。该模型通过在训练期间引导目标查询关注参考图像中的相应区域,减少细节扭曲,同时保持高图像质量。Leffa的主要优点包括模型无关性,可以用于提升其他扩散模型的性能。
端侧全模态理解模型,软硬协同释放无穹端侧智能
Infini-Megrez是一个由无问芯穹研发的端侧全模态理解模型,它基于Megrez-3B-Instruct扩展,具备图片、文本、音频三种模态数据的理解分析能力,并在图像理解、语言理解和语音理解三个方面均取得最优精度。该模型通过软硬协同优化,确保了各结构参数与主流硬件高度适配,推理速度领先同精度模型最大300%。它简单易用,采用最原始的LLaMA结构,开发者无需任何修改便可将模型部署于各种平台,最小化二次开发复杂度。此外,Infini-Megrez还提供了完整的WebSearch方案,使模型可以自动决策搜索调用时机,在搜索和对话中自动切换,并提供更好的总结效果。
WePOINTS项目,提供多模态模型的统一框架
WePOINTS是由微信AI团队开发的一系列多模态模型,旨在创建一个统一框架,容纳各种模态。这些模型利用最新的多模态模型进展和技术,推动内容理解和生成的无缝统一。WePOINTS项目不仅提供了模型,还包括了预训练数据集、评估工具和使用教程,是多模态人工智能领域的重要贡献。
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。
开源多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列,它在保持核心模型架构的同时,在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系,系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估,InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是,该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM,通过链式思考(CoT)推理实现了3.7个百分点的提升,并展示了测试时扩展的强大潜力。
Amazon Nova是亚马逊新一代的基础模型,提供前沿智能和行业领先的性价比。
Amazon Nova是亚马逊推出的新一代基础模型,能够处理文本、图像和视频提示,使客户能够使用Amazon Nova驱动的生成性AI应用程序理解视频、图表和文档,或生成视频和其他多媒体内容。Amazon Nova模型在亚马逊内部约有1000个生成性AI应用正在运行,旨在帮助内部和外部构建者应对挑战,并在延迟、成本效益、定制化、信息接地和代理能力方面取得有意义的进展。
从单张图片重建逼真的3D人体模型
PSHuman是一个创新的框架,它利用多视图扩散模型和显式重构技术,从单张图片中重建出逼真的3D人体模型。这项技术的重要性在于它能够处理复杂的自遮挡问题,并且在生成的面部细节上避免了几何失真。PSHuman通过跨尺度扩散模型联合建模全局全身形状和局部面部特征,实现了细节丰富且保持身份特征的新视角生成。此外,PSHuman还通过SMPL-X等参数化模型提供的身体先验,增强了不同人体姿态下的跨视图身体形状一致性。PSHuman的主要优点包括几何细节丰富、纹理保真度高以及泛化能力强。
一种用于零样本定制图像生成的扩散自蒸馏技术
Diffusion Self-Distillation是一种基于扩散模型的自蒸馏技术,用于零样本定制图像生成。该技术允许艺术家和用户在没有大量配对数据的情况下,通过预训练的文本到图像的模型生成自己的数据集,进而微调模型以实现文本和图像条件的图像到图像任务。这种方法在保持身份生成任务的性能上超越了现有的零样本方法,并能与每个实例的调优技术相媲美,无需测试时优化。
多功能大规模扩散模型,支持双向图像合成与理解。
OneDiffusion是一个多功能、大规模的扩散模型,它能够无缝支持双向图像合成和理解,覆盖多种任务。该模型预计将在12月初发布代码和检查点。OneDiffusion的重要性在于其能够处理图像合成和理解任务,这在人工智能领域是一个重要的进步,尤其是在图像生成和识别方面。产品背景信息显示,这是一个由多位研究人员共同开发的项目,其研究成果已在arXiv上发表。
先进的多模态图像生成模型,结合文本提示和视觉参考生成高质量图像。
Qwen2vl-Flux是一个结合了Qwen2VL视觉语言理解能力的FLUX框架的先进多模态图像生成模型。该模型擅长基于文本提示和视觉参考生成高质量图像,提供卓越的多模态理解和控制。产品背景信息显示,Qwen2vl-Flux集成了Qwen2VL的视觉语言能力,增强了FLUX的图像生成精度和上下文感知能力。其主要优点包括增强的视觉语言理解、多种生成模式、结构控制、灵活的注意力机制和高分辨率输出。
先进的文本到图像模型工具套件
FLUX.1 Tools是Black Forest Labs推出的一套模型工具,旨在为基于文本的图像生成模型FLUX.1增加控制和可操作性,使得对真实和生成的图像进行修改和再创造成为可能。该工具套件包含四个不同的特性,以开放访问模型的形式在FLUX.1 [dev]模型系列中提供,并作为BFL API的补充,支持FLUX.1 [pro]。FLUX.1 Tools的主要优点包括先进的图像修复和扩展能力、结构化引导、图像变化和重构等,这些功能对于图像编辑和创作领域具有重要意义。
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。
视频扩散模型,用于虚拟试穿。
Fashion-VDM是一个视频扩散模型(VDM),用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入,旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频,同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比,Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括:扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略,以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。
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。
从单张图片创建可控3D和4D场景的视频扩散模型
DimensionX是一个基于视频扩散模型的3D和4D场景生成技术,它能够从单张图片中创建出具有可控视角和动态变化的三维和四维场景。这项技术的主要优点包括高度的灵活性和逼真度,能够根据用户提供的提示词生成各种风格和主题的场景。DimensionX的背景信息显示,它是由一群研究人员共同开发的,旨在推动图像生成技术的发展。目前,该技术是免费提供给研究和开发社区使用的。
现代Python数据框库,专为人工智能设计。
DataChain是一个现代的Python数据框库,专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集,并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用,而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点,支持多种数据存储和处理方式,包括图像、视频、文本等多种数据类型,并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的,遵循Apache-2.0许可协议,免费供用户使用。
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。
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。
多模态理解和生成的统一模型
Janus是一个创新的自回归框架,它通过分离视觉编码来实现多模态理解和生成的统一。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还增强了框架的灵活性。Janus超越了以往的统一模型,并与特定任务的模型性能相匹配或超越。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的强有力候选者。
多模态语言模型,融合文本和语音
Spirit LM是一个基础多模态语言模型,能够自由混合文本和语音。该模型基于一个7B预训练的文本语言模型,通过持续在文本和语音单元上训练来扩展到语音模式。语音和文本序列被串联为单个令牌流,并使用一个小的自动策划的语音-文本平行语料库,采用词级交错方法进行训练。Spirit LM有两个版本:基础版使用语音音素单元(HuBERT),而表达版除了音素单元外,还使用音高和风格单元来模拟表达性。对于两个版本,文本都使用子词BPE令牌进行编码。该模型不仅展现了文本模型的语义能力,还展现了语音模型的表达能力。此外,我们展示了Spirit LM能够在少量样本的情况下跨模态学习新任务(例如ASR、TTS、语音分类)。
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