需求人群:
"IP-Adapter适用于需要使用图像提示生成高保真度图像的场景,可用于图像生成、图像修复等领域。"
使用场景示例:
使用IP-Adapter生成高保真度的自然风景图像
使用IP-Adapter修复老照片中的损坏部分
使用IP-Adapter实现多模态图像生成,例如将文本提示和图像提示结合生成具有特定风格的图像
产品特色:
为预训练的文本到图像扩散模型实现图像提示功能
解耦的交叉注意力机制,将文本特征和图像特征的交叉注意力层分离
可与现有的可控工具兼容
可与文本提示一起实现多模态图像生成
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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。
多模态图像生成模型
Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型,通过引入多模态指令,实现对异构图像生成任务的处理,并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态(如文本、边缘、风格、主题等),标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调,采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调,使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明,其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越,并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。
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。
多模态文本到图像生成模型
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
小型多模态模型,支持图像和文本生成
Fuyu-8B是由Adept AI训练的多模态文本和图像转换模型。它具有简化的架构和训练过程,易于理解、扩展和部署。它专为数字代理设计,可以支持任意图像分辨率,回答关于图表和图形的问题,回答基于UI的问题,并对屏幕图像进行细粒度定位。它的响应速度很快,可以在100毫秒内处理大型图像。尽管针对我们的用例进行了优化,但它在标准图像理解基准测试中表现良好,如视觉问答和自然图像字幕。请注意,我们发布的模型是一个基础模型,我们希望您根据具体的用例进行微调,例如冗长的字幕或多模态聊天。在我们的经验中,该模型对于少样本学习和各种用例的微调都表现良好。
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。
文本兼容图像提示适配器,用于文本到图像扩散模型。
IP-Adapter是一款轻量级的适配器,可为预训练的文本到图像扩散模型实现图像提示功能。其关键设计是解耦的交叉注意力机制,可将文本特征和图像特征的交叉注意力层分离。IP-Adapter不仅可以与现有的可控工具兼容,还可以与文本提示一起实现多模态图像生成。与其他现有方法相比,IP-Adapter不仅在图像质量方面表现更好,而且可以生成更符合多模态提示的图像。
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。
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。
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。
多模态自回归模型,擅长文本生成图像
Lumina-mGPT是一个多模态自回归模型家族,能够执行各种视觉和语言任务,特别是在从文本描述生成灵活的逼真图像方面表现突出。该模型基于xllmx模块实现,支持以LLM为中心的多模态任务,适用于深度探索和快速熟悉模型能力。
免费方便的 Midjourney 生成 prompt提示工具
Midjourney 提示词生成器是一个辅助撰写 Midjourney prompt 的免费在线工具。工具支持自动翻译,还可以根据用户的需求选择模板,如 3D 渲染微缩模型、极简线条纹身风格、互联网风格插画、水彩画和极简 LOGO 风格,并生成模板对应的提示词。此外,用户还可以选择画面尺寸、模型版本、景深、质量和风格化等选项,快速产出一条高质量的提示词。
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。
支持同时理解和生成图像的多模态大型语言模型
Mini-Gemini是一个多模态视觉语言模型,支持从2B到34B的系列密集和MoE大型语言模型,同时具备图像理解、推理和生成能力。它基于LLaVA构建,利用双视觉编码器提供低分辨率视觉嵌入和高分辨率候选区域,采用补丁信息挖掘在高分辨率区域和低分辨率视觉查询之间进行补丁级挖掘,将文本与图像融合用于理解和生成任务。支持包括COCO、GQA、OCR-VQA、VisualGenome等多个视觉理解基准测试。
多模态扩散生成艺术图像
CreativeSynth是一款创新的统一框架,基于扩散模型,具有协调多模态输入和多任务处理的能力。通过将多模态特征与定制的注意力机制相结合,CreativeSynth实现了将现实语义内容导入艺术领域,通过反演和实时风格转换精确操纵图像风格和内容,同时保持原始模型参数的完整性。严格的定性和定量评估凸显了CreativeSynth在增强艺术图像的保真度方面的优势,并保留了它们固有的美学本质。通过弥合生成模型与艺术精髓之间的鸿沟,CreativeSynth成为定制数字调色板。
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。
一个强大的统一多模态模型,支持文本到图像生成及图像编辑。
OmniGen2 是一个高效的多模态生成模型,结合了视觉语言模型和扩散模型,能够实现视觉理解、图像生成及编辑等功能。其开源特性为研究人员和开发者提供了强大的基础,助力个性化和可控生成 AI 的探索。
统一图像生成
UNIMO-G是一个简单的多模态条件扩散框架,用于处理交错的文本和视觉输入。它包括两个核心组件:用于编码多模态提示的多模态大语言模型(MLLM)和用于基于编码的多模态输入生成图像的条件去噪扩散网络。我们利用两阶段训练策略来有效地训练该框架:首先在大规模文本-图像对上进行预训练,以开发条件图像生成能力,然后使用多模态提示进行指导调整,以实现统一图像生成能力。我们采用了精心设计的数据处理流程,包括语言接地和图像分割,用于构建多模态提示。UNIMO-G在文本到图像生成和零样本主题驱动合成方面表现出色,并且在生成涉及多个图像实体的复杂多模态提示的高保真图像方面非常有效。
基于孪生多模态扩散变换器的创意布局到图像生成技术
CreatiLayout是一种创新的布局到图像生成技术,利用孪生多模态扩散变换器(Siamese Multimodal Diffusion Transformer)来实现高质量和细粒度可控的图像生成。该技术能够精确渲染复杂的属性,如颜色、纹理、形状、数量和文本,适用于需要精确布局和图像生成的应用场景。其主要优点包括高效的布局引导集成、强大的图像生成能力和大规模数据集的支持。CreatiLayout由复旦大学和字节跳动公司联合开发,旨在推动图像生成技术在创意设计领域的应用。
通过图像生成文本提示
img2prompt是一个通过图像生成文本提示的模型。它使用OpenAI CLIP模型和BLIP标题,将给定的图像与不同的艺术家、媒介和风格进行比较,并提供类似的文本提示,用于创建类似的图像。您可以将这些文本提示复制到stable diffusion中使用。
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。
快速将图片转换为AI生成图像的提示文本
Image to Prompt是一个利用人工智能技术将用户上传的图片转换成可用于其他AI模型生成图像的提示文本的工具。该产品的主要优点在于其快速转换能力和对用户隐私的保护,服务器不存储任何上传的图片。它支持多种AI平台和工具,如Flux1、Stable Diffusion和Midjourney等,为用户提供了一种便捷的方式来生成图像。产品背景信息显示,它适用于需要将现实世界图像快速转换为数字提示以进行进一步创作的用户,且无需复杂的操作即可实现。产品目前提供免费服务,定位于图像处理和AI生成图像的辅助工具。
先进的多模态模型,支持图像和文本理解。
Phi-3.5-vision是微软开发的轻量级、最新一代的多模态模型,基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建,专注于文本和视觉的高质量、密集推理数据。该模型属于Phi-3模型家族,经过严格的增强过程,结合了监督微调和直接偏好优化,以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
AI 图像擦除器,轻松删除照片中不需要的人、物体、文字和水印。
AI 图像擦除器是一款基于人工智能技术的工具,能够快速、简单地从照片中删除不需要的内容,提高照片的整体质量。该工具操作简便,免费使用,适用于个人和专业用户。
简化AI图像生成,定制化提示库
Imagifly是一款用于简化AI图像生成的应用,用户可以创建和保存提示,然后将这些提示粘贴到Midjourney、Dall-E或Photoshop等AI工具中。该应用提供了简化的提示功能,让用户在创建新提示时即时访问其关键词库。此外,用户还可以保存发现的能产生出色图像的提示,以及创建一个有组织的常用关键词库。Imagifly旨在提供便捷的AI图像生成体验。
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!
先进文本生成图像模型
Stable Diffusion 3是由Stability AI开发的最新文本生成图像模型,具有显著进步的图像保真度、多主体处理和文本匹配能力。利用多模态扩散变换器(MMDiT)架构,提供单独的图像和语言表示,支持API、下载和在线平台访问,适用于各种应用场景。
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。
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