需求人群:
"Emu适用于需要提高图像生成模型美感的场景,可以用于各种图像生成任务。"
产品特色:
使用有限的高质量图像进行微调,提高生成质量
可以用于其他架构,包括像素扩散和掩蔽生成变压器模型
在视觉吸引力方面的偏好率分别为68.4%和71.3%
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提高图像生成模型的美感
Emu是一个用于提高图像生成模型美感的质量调整工具。它可以通过有限的高质量图像进行微调,从而显著提高生成质量。Emu在1.1亿个图像-文本对上进行了预训练,并使用了几千个精心挑选的高质量图像进行了微调。与仅进行预训练的模型相比,Emu的胜率达到了82.9%。与最先进的SDXLv1.0相比,Emu在视觉吸引力方面的偏好率分别为68.4%和71.3%。Emu还可以用于其他架构,包括像素扩散和掩蔽生成变压器模型。
OFT可有效稳定微调文本到图像扩散模型
Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。
图像条件扩散模型的微调工具
diffusion-e2e-ft是一个开源的图像条件扩散模型微调工具,它通过微调预训练的扩散模型来提高特定任务的性能。该工具支持多种模型和任务,如深度估计和法线估计,并提供了详细的使用说明和模型检查点。它在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用,能够显著提升模型在特定任务上的准确性和效率。
基于SDXL模型的精选微调模型收藏。
Replicate上的“SDXL fine-tunes”收藏包含了一系列基于SDXL模型的精选微调模型。这些微调模型利用大型生成模型SDXL,针对特定的视觉风格、内容或主题进行了优化和调整,以产生高质量的图像生成效果。包括但不限于表情符号、动画风格、应用图标和特定电影艺术风格。每个微调模型都被设计来在特定的视觉任务上产生特定风格的图像,支持创作者、设计师和开发者以更少的努力创造出更丰富、更具特色的视觉内容。通过Replicate平台,用户可以直接访问和运行这些微调模型,将这些先进的图像生成能力应用到自己的项目中,无论是进行创意探索还是解决实际的设计挑战。
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。
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。
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。
开源的文本到图像生成模型
OpenFLUX.1是一个基于FLUX.1-schnell模型的微调版本,移除了蒸馏过程,使其可以进行微调,并且拥有开源、宽松的许可证Apache 2.0。该模型能够生成令人惊叹的图像,并且只需1-4步即可完成。它是一个尝试去除蒸馏过程,创建一个可以微调的开源许可模型。
一款基于指令微调的大型语言模型
Mistral-7B-Instruct-v0.2 是一款基于 Mistral-7B-v0.2 模型进行指令微调的大型语言模型。它拥有 32k 的上下文窗口和 1e6 的 Rope Theta 值等特性。该模型可以根据给定的指令生成相应的文本输出,支持各种任务,如问答、写作、翻译等。通过指令微调,模型可以更好地理解和执行指令。虽然该模型目前还没有针对性的审核机制,但未来将继续优化,以支持更多场景的部署。
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。
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。
一个基于文本生成图像的预训练模型,具有80亿参数和Apache 2.0开源许可。
Flex.1-alpha 是一个强大的文本到图像生成模型,基于80亿参数的修正流变换器架构。它继承了FLUX.1-schnell的特性,并通过训练指导嵌入器,使其无需CFG即可生成图像。该模型支持微调,并且具有开放源代码许可(Apache 2.0),适合在多种推理引擎中使用,如Diffusers和ComfyUI。其主要优点包括高效生成高质量图像、灵活的微调能力和开源社区支持。开发背景是为了解决图像生成模型的压缩和优化问题,并通过持续训练提升模型性能。
一种用于扩散变换器的上下文LoRA微调技术
In-Context LoRA是一种用于扩散变换器(DiTs)的微调技术,它通过结合图像而非仅仅文本,实现了在保持任务无关性的同时,对特定任务进行微调。这种技术的主要优点是能够在小数据集上进行有效的微调,而不需要对原始DiT模型进行任何修改,只需改变训练数据即可。In-Context LoRA通过联合描述多张图像并应用任务特定的LoRA微调,生成高保真度的图像集合,更好地符合提示要求。该技术对于图像生成领域具有重要意义,因为它提供了一种强大的工具,可以在不牺牲任务无关性的前提下,为特定任务生成高质量的图像。
AI智能代理的微调平台
Finetune是一个面向开发者的AI智能代理微调平台,它通过创建反映客户特征的合成用户,让开发者的智能代理在模拟环境中进行测试和学习。平台提供会话报告和加权执行图,帮助开发者了解代理的性能并进行优化。此外,Finetune支持多种流行的AI模型和框架,使得集成和部署过程更加便捷。
轻量级代码库,用于高效微调Mistral模型。
mistral-finetune是一个轻量级的代码库,它基于LoRA训练范式,允许在冻结大部分权重的情况下,只训练1-2%的额外权重,以低秩矩阵微扰的形式进行微调。它被优化用于多GPU单节点训练设置,对于较小模型,例如7B模型,单个GPU就足够了。该代码库旨在提供简单、有指导意义的微调入口,特别是在数据格式化方面,并不旨在涵盖多种模型架构或硬件类型。
LLaVA-3b是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型,使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。
LLaVA-3b是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型,使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。此模型基于Phi-2,受微软研究许可证约束,禁止商业使用。感谢ML Collective提供的计算资源积分。
多阶段高美感视频生成
MagicVideo-V2是一个集成了文本到图像模型、视频运动生成器、参考图像嵌入模块和帧插值模块的端到端视频生成管道。其架构设计使得MagicVideo-V2能够生成外观美观、高分辨率的视频,具有出色的保真度和平滑性。通过大规模用户评估,它展现出比Runway、Pika 1.0、Morph、Moon Valley和Stable Video Diffusion等领先的文本到视频系统更优越的性能。
AI模型微调,个性化定制。
prompteasy.ai是一个在线平台,允许用户通过简单的聊天方式对GPT模型进行微调,无需具备任何技术技能。平台的目标是让AI更加智能,易于任何人访问和使用。目前,该服务在v1版本发布期间对所有用户免费。
加速模型评估和微调的智能评估工具
SFR-Judge 是 Salesforce AI Research 推出的一系列评估模型,旨在通过人工智能技术加速大型语言模型(LLMs)的评估和微调过程。这些模型能够执行多种评估任务,包括成对比较、单项评分和二元分类,同时提供解释,避免黑箱问题。SFR-Judge 在多个基准测试中表现优异,证明了其在评估模型输出和指导微调方面的有效性。
FLUX Pro Finetuning API 是一款用于定制化生成式图像模型的高级工具。
FLUX Pro Finetuning API 是由 Black Forest Labs 推出的生成式文本到图像模型的定制化工具。它允许用户通过少量示例图像(1-5张)对 FLUX Pro 模型进行微调,从而生成符合特定品牌、风格或视觉需求的高质量图像内容。该技术的主要优点在于其高度的定制化能力、对品牌一致性的保持以及与 FLUX 工具套件的无缝集成。它适用于专业创意人员、设计师和品牌方,帮助他们在营销、品牌建设和故事叙述中实现个性化内容创作。目前尚无明确价格信息,但其定位为高端创意工具,适合对生成内容质量有较高要求的用户。
使用简单的提示和图像生成视频片段。
Adobe Firefly 是一款基于人工智能技术的视频生成工具。它能够根据用户提供的简单提示或图像快速生成高质量的视频片段。该技术利用先进的 AI 算法,通过对大量视频数据的学习和分析,实现自动化的视频创作。其主要优点包括操作简单、生成速度快、视频质量高。Adobe Firefly 面向创意工作者、视频制作者以及需要快速生成视频内容的用户,提供高效、便捷的视频创作解决方案。目前该产品处于 Beta 测试阶段,用户可以免费使用,未来可能会根据市场需求和产品发展进行定价和定位。
Animagine XL 4.0 是一款专注于动漫风格的Stable Diffusion XL模型,专为生成高质量动漫图像而设计。
Animagine XL 4.0 是一款基于Stable Diffusion XL 1.0微调的动漫主题生成模型。它使用了840万张多样化的动漫风格图像进行训练,训练时长达到2650小时。该模型专注于通过文本提示生成和修改动漫主题图像,支持多种特殊标签,可控制图像生成的不同方面。其主要优点包括高质量的图像生成、丰富的动漫风格细节以及对特定角色和风格的精准还原。该模型由Cagliostro Research Lab开发,采用CreativeML Open RAIL++-M许可证,允许商业使用和修改。
更智能、更高效、更好用
悟空图像是国内一款可以替代AdobePhotoShop的专业图像处理软件,采用全新的设计理念和人工智能算法,让每个用户都能快速上手、快速出图。悟空图像不仅是国内首款支持50亿像素级超大图片处理,双向兼容PS文件格式,更支持全平台运行。悟空图像提供海量素材与模板,让你的创作不再从“0”开始;多达一百多种各类画笔,让创意设计更加得心应手;超多种组合特色功能,能够准确高效地实现用户办公需求。悟空图像圆你一个“创意设计大师”的梦,即使“0”基础,也能创作出专业级的效果!
基于深度强化学习的模型微调框架
ReFT是一个开源的研究项目,旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调,以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据,以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数,以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示,ReFT基于Codellama和Galactica模型,遵循Apache2.0许可证。
定制化大型语言模型的专业微调工具
Expert Specialized Fine-Tuning (ESFT) 是一种针对具有专家混合(MoE)架构的大型语言模型(LLMs)的高效定制化微调方法。它通过仅调整与任务相关的部分来优化模型性能,提高效率,同时减少资源和存储的使用。
AI图像匹配与生成
TWIN PICS是一款利用人工智能技术进行图像匹配和生成的产品。用户可以通过AI创建与指定图片最接近的图像,并进行两次微调。同时,用户还可以描述一张图片,然后AI将生成相应的图像。产品定位于提供有趣的图像匹配和生成体验。
智能AI图像生成
Astria是一款智能AI图像生成工具,通过高质量的Fine-tuning技术,用户可以轻松创建定制化的图像。无需管理GPU、Python脚本和调整超参数,Astria提供稳定高效的生成结果。Astria还提供视频生成功能,可以根据用户的概念创造出具有动态效果的图像。使用Astria API,开发者可以快速接入并轻松使用Astria的功能。无论是个人创作还是商业应用,Astria都能帮助用户快速生成优质图像。
高效灵活的大规模模型微调工具包
XTuner是一个为大型模型(如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM)设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调,能够自动调度高性能操作,如FlashAttention和Triton内核,以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容,支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM(如LLaVA),并设计了良好的数据管道,能够适应任何格式的数据集。此外,XTuner支持多种训练算法,包括QLoRA、LoRA和全参数微调,使用户能够选择最适合其需求的解决方案。
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