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交互式基于点的生成对抗网络图像操控

Drag Your GAN是一款交互式基于点的生成对抗网络（GAN）图像操控工具。通过拖动图像中的点来精确地操控图像的姿态、形状、表情和布局。该工具通过两个主要组件实现：1）基于特征的运动监督，使点的位置朝目标位置移动；2）一种新的点追踪方法，利用判别GAN特征来不断定位点的位置。用户可以操控各种类别的图像，如动物、汽车、人物、风景等。通过在GAN学习的图像空间上进行操控，该工具能够产生逼真的输出，甚至能够处理挑战性场景，如生成遮挡内容和保持对象形状的连贯性。该工具在图像操控和点追踪任务上优于现有方法，同时还展示了通过GAN反演对真实图像进行操控的能力。

交互式基于点的生成对抗网络图像操控

Drag Your GAN是一个交互式的点操作生成对抗网络（GAN）的工具。它通过拖动图像上的点来精确控制生成图像的姿态、形状、表情和布局。通过Drag Your GAN，用户可以操纵不同类别的图像，如动物、汽车、人类、风景等。这些操纵是在学习的生成图像流形上进行的，因此即使在挑战性场景下（如幻象遮挡内容和保持对象刚性形变），也能产生逼真的输出。Drag Your GAN优于先前方法在图像操作和点跟踪任务上的表现。

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。

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。

一个简单的网页应用,可帮助您生成随机头像

Avatar是一个简单的网页应用,它可以帮助用户随机生成不同风格的头像。该应用提供多种头像形式,包括半身像、坐姿和站姿,用户可以根据自己的喜好选择。该应用使用了生成对抗网络技术,可以输出高质量、细节丰富的头像图像。相比传统头像制作方式,它更加简便快捷,并可以产出更加个性化的头像。总体来说,这是一个实用有趣的网页应用,适合需要头像的各种场景。

追踪网络信息，及时获取答案变化

Alertfor 是一个在线平台，通过其专有的AQTA (Ask Question Track Answer) 流程，允许用户提交复杂问题，并在网页上寻找最相关的答案。它通过持续追踪提供连续的更新，确保用户能够获得准确且及时的信息。

MindOne,一站式AI生成工具

MindOne是一个一站式的AI生成工具App。它整合了多种前沿的AI模型,包括文字生成、图像生成、聊天机器人等功能。用户可以通过MindOne快速生成各种效果的图像,并可以自定义不同的风格和场景。此外,它还内置多种先进的NLP模型,支持智能问答、文本摘要、语音识别等功能。MindOne简单易用的界面设计和合理的价格策略,让普通用户也能无障碍地使用顶级AI技术,开启属于自己的AI之旅。

托管在 NVIDIA NGC（NVIDIA GPU Cloud 针对深度学习和科学计算优化的基于GPU加速的云平台）上的一个免费实例

Stable Diffusion XL(SDXL)是一个生成对抗网络模型,能够用更短的提示生成富有表现力的图像,并在图像中插入文字。它基于 Stability AI 开发的 Stable Diffusion 模型进行了改进,使图像生成更加高质量和可控,支持用自然语言进行本地化图像编辑。该模型可用于各种创意设计工作,如概念艺术、平面设计、视频特效等领域。

StyleSketch：利用有限数据通过生成模型先验提取风格化面部素描

StyleSketch是一种从面部图像中提取高分辨率风格化素描的方法。该方法利用预训练StyleGAN的深层特征的丰富语义，能够仅使用16对人脸和相应素描图像对来训练素描生成器。通过分阶段学习中的部分损失，StyleSketch能够快速收敛并提取高质量的素描。与现有的最先进素描提取方法和少量样本图像适应方法相比，StyleSketch在提取高分辨率抽象面部素描的任务上表现更优。

基于控制网络的图像生成模型

FLUX.1-dev-Controlnet-Canny-alpha是一个基于控制网络的图像生成模型，属于Stable Diffusion系列。它使用先进的Diffusers技术，通过文本到图像的转换为用户提供高质量的图像生成服务。此模型特别适用于需要精确控制图像细节和风格的场景。

机器人操控的时空关系关键点约束推理

ReKep是一个用于机器人操控的时空关系关键点约束推理系统，它通过将机器人操控任务表示为关联机器人和环境的约束来编码期望的机器人行为。ReKep利用大型视觉模型和视觉-语言模型，无需特定任务训练或环境模型，即可生成基于关键点的约束，这些约束可以被优化以实现多阶段、野外、双手和反应性行为。ReKep的主要优点包括其通用性、无需手动标记以及能够被现成求解器实时优化以产生机器人动作。

Neuroid是一个基于AI的3D建模和动画生成工具

Neuroid是一个基于人工智能的3D建模和动画生成工具,允许用户通过简单快捷的操作把创意转化为复杂的3D模型和动画,从而提高创作效率。该产品利用了生成对抗网络的强大能力,实现了3D运动设计领域的革新。Neuroid可以分析大量的数据集,学习各种运动模式,解锁设计师在运动设计过程中前所未有的创造力和效率。

快速生成高质量的3D人头模型

GGHead是一种基于3D高斯散射表示的3D生成对抗网络（GAN），用于从2D图像集合中学习3D头部先验。该技术通过利用模板头部网格的UV空间的规则性，预测一组3D高斯属性，从而简化了预测过程。GGHead的主要优点包括高效率、高分辨率生成、全3D一致性，并且能够实现实时渲染。它通过一种新颖的总变差损失来提高生成的3D头部的几何保真度，确保邻近渲染像素来自UV空间中相近的高斯。

先进的AI图片上标器和增强器

Magnific AI是一个使用生成式AI技术实现极高分辨率图像上标的工具。它不仅可以实现极高分辨率,还可以根据用户的提示和参数添加更多细节。该工具可用于提高肖像、插图、视频游戏资产、风景照片等的分辨率和细节。

将涂鸦草图转换为精致图像

Draw Fast是一个基于人工智能的在线绘图工具。它可以在几秒钟内将用户的涂鸦或手绘草图,转换生成细节丰富、逼真的图像。该产品具有智能识图、风格转换、图像 upsmapling 等功能。使用简单,无需专业绘图技能就可以创作精美图像。适用于创意人员、设计师、插画师等用户群体。

追踪职位、扩展社交网络、AI辅助快速申请，让您更快地找到梦寐以求的工作。

Prentus是一款能够帮助您更快地找到理想工作的插件。它集职位追踪、扩展社交网络和AI辅助快速申请于一体。您可以追踪职位、扩展人脉网络，并利用AI辅助快速生成求职邮件和填写申请表格。Prentus能够自动提取职位详情，并提供AI工具生成个性化的简历、求职信和面试问题。让您成为每个职位的顶级申请者。

用于基于点的图像编辑的稳定拖拽框架

StableDrag是一种基于点的图像编辑框架,旨在解决现有拖拽方法存在的不准确点跟踪和运动监督不完整的问题。它设计了一种判别式点跟踪方法和基于置信度的潜在增强策略,前者可精确定位更新的手柄点,从而提高长距离操作的稳定性;后者则负责确保所有操作步骤中优化的潜在表示质量尽可能高。该框架实例化了两种图像编辑模型StableDrag-GAN和StableDrag-Diff,能够通过广泛的定性实验和DragBench上的定量评估,获得更稳定的拖拽性能。

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。

用于生成图像的AI模型，支持多种控制网络

Stable Diffusion 3.5 ControlNets是由Stability AI提供的文本到图像的AI模型，支持多种控制网络（ControlNets），如Canny边缘检测、深度图和高保真上采样等。该模型能够根据文本提示生成高质量的图像，特别适用于插画、建筑渲染和3D资产纹理等场景。它的重要性在于能够提供更精细的图像控制能力，提升生成图像的质量和细节。产品背景信息包括其在学术界的引用（arxiv:2302.05543），以及遵循的Stability Community License。价格方面，对于非商业用途、年收入不超过100万美元的商业用途免费，超过则需联系企业许可。

DiffSplat 是一个从文本提示和单视图图像生成 3D 高斯点云的生成框架。

DiffSplat 是一种创新的 3D 生成技术，能够从文本提示和单视图图像快速生成 3D 高斯点云。该技术通过利用大规模预训练的文本到图像扩散模型，实现了高效的 3D 内容生成。它解决了传统 3D 生成方法中数据集有限和无法有效利用 2D 预训练模型的问题，同时保持了 3D 一致性。DiffSplat 的主要优点包括高效的生成速度（1~2 秒内完成）、高质量的 3D 输出以及对多种输入条件的支持。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛前景，尤其是在需要快速生成高质量 3D 模型的场景中。

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。

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。

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。

神经网络扩散模型实现

Neural Network Diffusion是由新加坡国立大学高性能计算与人工智能实验室开发的神经网络扩散模型。该模型利用扩散过程生成高质量的图像，适用于图像生成和修复等任务。

一种用于生成图像的深度学习模型。

SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。

音乐生成模型，通过控制网络进行微调。

Stable Audio ControlNet 是一个基于 Stable Audio Open 的音乐生成模型，通过 DiT ControlNet 进行微调，能够在具有 16GB VRAM 的 GPU 上使用，支持音频控制。此模型仍在开发中，但已经能够实现音乐的生成和控制，具有重要的技术意义和应用前景。

用AI重新混合网络

Glif是一个能够使用人工智能重新混合网络上的任何图像的插件。它提供了各种AI工作流，让用户能够通过右键单击图像、编写提示或使用AI的创意重新定义图像的风格。Glif由AI工作流驱动，任何人都可以在其上构建。请合理使用，建议在公共域资源上使用，如Public Domain Review或artvee等。定价信息请查看官方网站。

探索、学习、轻松点餐的AI助手

Eva是一款智能点餐助手，用户可以通过扫描商家二维码或下载APP与Eva进行聊天，获取个性化的推荐并下单，避免排队等待。Eva支持探索菜单、发现新口味、享受独家优惠等功能，是您个人的AI助手。商家可以通过Eva提升业务，欢迎联系我们了解更多。

解决客户痛点，自动分析整理反馈

Pain Point是一款帮助您找到客户痛点的小工具。通过自动摘要、分组和排序客户反馈，帮助您专注于真正重要的事情。当您面临大量客户反馈且需要手动整理时，Pain Point Analyzer能够高效地帮助您分析和汇总，节省大量时间和精力。您只需将要分析的内容，如客户评价，无需进行格式化，直接复制粘贴即可开始使用。通过Pain Point Analyzer，您可以快速了解和整理客户反馈中的痛点和亮点，为产品改进提供有力的支持。

LinkedIn网络AI

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