需求人群:
"该产品适合图像编辑者、设计师、摄影师以及任何需要修复或美化图像的用户。它可以帮助用户快速有效地修复图像中的缺陷,提升图像质量,节省手动修复的时间和劳力。"
使用场景示例:
修复老照片中的损坏部分,恢复历史影像。
在数字艺术创作中,填补画布上的空白区域。
在产品摄影中,去除不需要的物体或背景中的瑕疵。
产品特色:
基于12M laion2B和内部源图像训练,提供高分辨率图像修复。
推荐控制网条件缩放比例为0.9-0.95,以获得最佳修复效果。
支持与Diffusers库结合使用,方便进行图像修复操作。
提供与SDXL-Inpainting的比较,展示其修复效果的优势。
模型仍在训练过程中,未来将发布更新版本。
适用于需要图像修复和内容填充的多种场景。
使用教程:
1. 安装Diffusers库。
2. 从GitHub克隆模型仓库。
3. 修改图像路径、遮罩路径、提示词并运行。
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AI图像修复模型,用于填补图像中的缺失部分。
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha是由AlimamaCreative Team发布的AI图像修复模型,专门用于修复和填补图像中的缺失或损坏部分。该模型在768x768分辨率下表现最佳,能够实现高质量的图像修复。作为alpha版本,它展示了在图像修复领域的先进技术,并且随着进一步的训练和优化,预计将提供更加卓越的性能。
首个多模态 Mistral 模型,支持图像和文本的混合任务处理。
Pixtral 12B 是 Mistral AI 团队开发的一款多模态 AI 模型,它能够理解自然图像和文档,具备出色的多模态任务处理能力,同时在文本基准测试中也保持了最先进的性能。该模型支持多种图像尺寸和宽高比,能够在长上下文窗口中处理任意数量的图像,是 Mistral Nemo 12B 的升级版,专为多模态推理而设计,不牺牲关键文本处理能力。
一款集成在ComfyUI中的AI模型工具。
x-flux-comfyui是一个集成在ComfyUI中的AI模型工具,它提供了多种功能,包括模型训练、模型加载、以及图像处理等。该工具支持低内存模式,可以优化VRAM的使用,适合需要在资源受限的环境中运行AI模型的用户。此外,它还提供了IP Adapter功能,可以与OpenAI的VIT CLIP模型配合使用,增强生成图像的多样性和质量。
文本引导的无形状物体修复模型
Diffree是一个基于文本引导的图像修复模型,它能够通过文本描述来添加新对象到图像中,同时保持背景的一致性、空间适宜性和对象的相关性和质量。该模型通过训练在OABench数据集上,使用稳定扩散模型和额外的掩码预测模块,能够独特地预测新对象的位置,实现仅通过文本指导的对象添加。
基于先进 AI 模型的图像修复工具。
IOPaint 是一个免费、开源且完全可自托管的修复 / 填充工具,使用最先进的 AI 模型。它可以帮助用户删除图像中的不需要的对象、修复瑕疵、添加新对象、扩大图像等。
多模态AI模型,图像理解与生成兼备
Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型,具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成,提供不同规模的版本,性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术,通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息,同时结合LLM生成文本链接两个模型。
从单张图片快速生成3D对象
TripoSR是由Stability AI与Tripo AI合作开发的3D对象重建模型,能够从单张图片在不到一秒钟的时间内生成高质量的3D模型。该模型在低推理预算下运行,无需GPU,适用于广泛的用户和应用场景。模型权重和源代码已在MIT许可下发布,允许商业化、个人和研究使用。
一种新颖的图像到视频采样技术,基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。
leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法,将静态图像转换为动态视频,为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景,如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布,供开发者和研究人员免费使用,未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。
SmolVLM-256M 是世界上最小的多模态模型,可高效处理图像和文本输入并生成文本输出。
SmolVLM-256M 是由 Hugging Face 开发的多模态模型,基于 Idefics3 架构,专为高效处理图像和文本输入而设计。它能够回答关于图像的问题、描述视觉内容或转录文本,且仅需不到 1GB 的 GPU 内存即可运行推理。该模型在多模态任务上表现出色,同时保持轻量化架构,适合在设备端应用。其训练数据来自 The Cauldron 和 Docmatix 数据集,涵盖文档理解、图像描述等多领域内容,使其具备广泛的应用潜力。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供,旨在为开发者和研究人员提供强大的多模态处理能力。
网易有道开发的轻量级推理模型,可在单个GPU上部署,具备类似o1的推理能力。
Confucius-o1-14B是由网易有道团队开发的推理模型,基于Qwen2.5-14B-Instruct优化而成。它采用两阶段学习策略,能够自动生成推理链,并总结出逐步的问题解决过程。该模型主要面向教育领域,尤其适合K12数学问题的解答,能够帮助用户快速获取正确解题思路和答案。模型具备轻量化的特点,无需量化即可在单个GPU上部署,降低了使用门槛。其推理能力在内部评估中表现出色,为教育领域的AI应用提供了强大的技术支持。
美间AI无损放大,一键提升图片清晰度,让图像放大不失真
美间AI无损放大是美间美盒推出的一项图像处理技术,利用先进的人工智能算法,能够将低分辨率图片无损放大至高分辨率,同时保持图像的清晰度和细节。该技术对于需要对图片进行放大处理的用户来说非常实用,能够满足在不降低图像质量的前提下,实现图片的尺寸放大需求。美间美盒作为一家专业的创意设计平台,致力于为用户提供高效、便捷的图像处理工具,帮助用户提升设计效率和作品质量。AI无损放大功能在图像处理领域具有重要意义,它弥补了传统放大方式容易导致图像模糊、失真的不足,为用户提供了更加优质、高效的图像放大解决方案。目前,该功能以网页形式提供服务,用户无需下载安装任何软件,只需通过浏览器访问即可使用,操作简单便捷。具体价格和定位等详细信息暂未明确,但其在图像处理领域的应用前景广阔,有望成为设计师、摄影师等专业人士以及普通用户提升图像质量的得力助手。
MangaNinja 是一种基于参考的线稿上色方法,可实现精确匹配和细粒度交互控制。
MangaNinja 是一种参考引导的线稿上色方法,它通过独特的设计确保精确的人物细节转录,包括用于促进参考彩色图像和目标线稿之间对应学习的块洗牌模块,以及用于实现细粒度颜色匹配的点驱动控制方案。该模型在自收集的基准测试中表现出色,超越了当前解决方案的精确上色能力。此外,其交互式点控制在处理复杂情况(如极端姿势和阴影)、跨角色上色、多参考协调等方面展现出巨大潜力,这些是现有算法难以实现的。MangaNinja 由来自香港大学、香港科技大学、通义实验室和蚂蚁集团的研究人员共同开发,相关论文已发表在 arXiv 上,代码也已开源。
一个基于Google Gemini 2.0的高精度OCR文字识别应用。
该产品利用Google Gemini 2.0技术,实现高精度的文字识别,支持多国语言和手写字体识别。其主要优点包括高精度识别、多语言支持、优雅的渐变动画效果以及响应式设计。产品适用于需要进行文字识别的各类用户,如学生、研究人员、办公人员等。目前该产品是免费的,旨在为用户提供高效的文字识别解决方案。
将图像转换为3D模型,可用于渲染、动画或3D打印。
Shapen是一款创新的在线工具,它利用先进的图像处理和3D建模技术,将2D图像转化为详细的3D模型。这一技术对于设计师、艺术家和创意工作者来说是一个巨大的突破,因为它极大地简化了3D模型的创建过程,降低了3D建模的门槛。用户无需深厚的3D建模知识,只需上传图片,即可快速生成可用于渲染、动画制作或3D打印的模型。Shapen的出现,为创意表达和产品设计带来了全新的可能性,其定价策略和市场定位也使其成为个人创作者和小型工作室的理想选择。
专业级AI人像精修,极速出片,极致效果。
美图云修是美图公司推出的专业级AI人像精修软件。它基于美图自研AI算法大模型,为商业摄影行业提供真实、自然、干净、通透的人像精修效果。该产品历经数亿用户验证,兼具稳定性与实用性,能够帮助用户快速打造大师级质感人像,提升修图效率。美图云修不仅适用于专业摄影师和修图师,也适合摄影爱好者和普通用户。它提供多种套餐价格,满足不同用户的需求。
一种从2D图像学习3D人体生成的结构化潜在扩散模型。
StructLDM是一个结构化潜在扩散模型,用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体,并支持不同级别的可控生成和编辑,如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下,实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出,相关论文发表于ECCV 2024。
一款由Mistral AI推出的先进编程辅助模型。
Codestral 25.01是由Mistral AI推出的一款先进的编程辅助模型,它代表了当前编程模型领域的前沿技术。该模型具有轻量级、快速以及精通80多种编程语言的特点,专为低延迟、高频率的使用场景进行了优化,并支持诸如代码填充(FIM)、代码纠正和测试生成等任务。Codestral 25.01在架构和分词器方面进行了改进,代码生成和补全速度比前代产品快约2倍,成为了同级别中编程任务的领导者,尤其在FIM用例中表现突出。其主要优点包括高效的架构、快速的代码生成能力以及对多种编程语言的精通,对于提升开发者的编程效率具有重要意义。Codestral 25.01目前通过Continue.dev等IDE/IDE插件合作伙伴向全球开发者推出,并支持本地部署,以满足企业对于数据和模型驻留的需求。
FitDiT 是一种用于高保真虚拟试衣的新型服装感知增强技术。
FitDiT 旨在解决图像基础虚拟试衣中高保真度和鲁棒性不足的问题,通过引入服装纹理提取器和频域学习,以及采用扩张松弛掩码策略,显著提升了虚拟试衣的贴合度和细节表现,其主要优点是能够生成逼真且细节丰富的服装图像,适用于多种场景,具有较高的实用价值和竞争力,目前尚未明确具体价格和市场定位。
一种基于扩散变换器网络的高动态、逼真肖像图像动画技术。
Hallo3是一种用于肖像图像动画的技术,它利用预训练的基于变换器的视频生成模型,能够生成高度动态和逼真的视频,有效解决了非正面视角、动态对象渲染和沉浸式背景生成等挑战。该技术由复旦大学和百度公司的研究人员共同开发,具有强大的泛化能力,为肖像动画领域带来了新的突破。
SVFR是一个用于视频人脸修复的统一框架。
SVFR(Stable Video Face Restoration)是一个用于广义视频人脸修复的统一框架。它整合了视频人脸修复(BFR)、着色和修复任务,通过利用Stable Video Diffusion(SVD)的生成和运动先验,并结合统一的人脸修复框架中的任务特定信息,有效结合了这些任务的互补优势,增强了时间连贯性并实现了卓越的修复质量。该框架引入了可学习的任务嵌入以增强任务识别,并采用新颖的统一潜在正则化(ULR)来鼓励不同子任务之间的共享特征表示学习。此外,还引入了面部先验学习和自引用细化作为辅助策略,以进一步提高修复质量和时间稳定性。SVFR在视频人脸修复领域取得了最先进的成果,并为广义视频人脸修复建立了新的范式。
InternVL2.5-MPO系列模型,基于InternVL2.5和混合偏好优化,展现卓越性能。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)构建。该系列模型在多模态任务中表现出色,能够处理图像、文本和视频数据,并生成高质量的文本响应。模型采用'ViT-MLP-LLM'范式,通过像素unshuffle操作和动态分辨率策略优化视觉处理能力。此外,模型还引入了多图像和视频数据的支持,进一步扩展了其应用场景。InternVL2.5-MPO在多模态能力评估中超越了多个基准模型,证明了其在多模态领域的领先地位。
STAR是一种用于真实世界视频超分辨率的时空增强框架,首次将强大的文本到视频扩散先验集成到真实世界视频超分辨率中。
STAR是一种创新的视频超分辨率技术,通过将文本到视频扩散模型与视频超分辨率相结合,解决了传统GAN方法中存在的过度平滑问题。该技术不仅能够恢复视频的细节,还能保持视频的时空一致性,适用于各种真实世界的视频场景。STAR由南京大学、字节跳动等机构联合开发,具有较高的学术价值和应用前景。
先进的多模态大型语言模型,具备卓越的多模态推理能力。
InternVL2_5-26B-MPO-AWQ 是由 OpenGVLab 开发的多模态大型语言模型,旨在通过混合偏好优化提升模型的推理能力。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理图像和文本之间的复杂关系。它采用了先进的模型架构和优化技术,使其在多模态数据处理方面具有显著优势。该模型适用于需要高效处理和理解多模态数据的场景,如图像描述生成、多模态问答等。其主要优点包括强大的推理能力和高效的模型架构。
一种基于潜在扩散模型的自监督层次化化妆迁移技术
SHMT是一种自监督的层次化化妆迁移技术,通过潜在扩散模型实现。该技术能够在不需要显式标注的情况下,将一种面部妆容自然地迁移到另一种面部上。其主要优点在于能够处理复杂的面部特征和表情变化,提供高质量的迁移效果。该技术在NeurIPS 2024上被接受,展示了其在图像处理领域的创新性和实用性。
智能搜索平台,集成多种AI服务
百度AI搜是一个基于人工智能技术的智能搜索平台,它集成了搜索、智能创作、图像处理等多种功能,旨在提升用户的工作效率和创造力。该平台利用百度的AI技术,为用户提供便捷的服务,适用于办公、学习、设计等多种场景。产品背景依托于百度强大的搜索引擎和AI技术,定位于为用户提供全面的智能搜索解决方案,部分功能提供免费试用,其他功能可能需要付费。
多模态大型语言模型,展示卓越的整体性能。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,它基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在新版本中保留了与InternVL 2.5及其前身相同的模型架构,遵循“ViT-MLP-LLM”范式。该模型支持多图像和视频数据,通过混合偏好优化(MPO)进一步提升模型性能,使其在多模态任务中表现更优。
将图片轻松转换为3D资产的专业工具
TRELLIS 3D AI是一款利用人工智能技术将图片转换成3D资产的专业工具。它通过结合先进的神经网络和结构化潜在技术(Structured LATents, SLAT),能够保持输入图片的结构完整性和视觉细节,生成高质量的3D资产。产品背景信息显示,TRELLIS 3D AI被全球专业人士信赖,用于可靠的图像到3D资产的转换。与传统的3D建模工具不同,TRELLIS 3D AI提供了一个无需复杂操作的图像到3D资产的转换过程。产品价格为免费,适合需要快速、高效生成3D资产的用户。
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