需求人群:
"目标受众为图像生成领域的研究人员和开发者,特别是那些需要对人物图像进行精确控制的应用场景,如虚拟试衣、姿态估计等。Leffa因其高质量的图像生成和姿态控制能力,特别适合需要在这些领域进行创新和研究的用户。"
使用场景示例:
使用Leffa进行虚拟试衣,用户可以上传自己的图片,模型会生成穿着不同服装的图像。
在电影制作中,Leffa可以用来生成特定姿态的角色图像,以减少实际拍摄的成本和时间。
在时尚设计领域,设计师可以使用Leffa来预览服装设计在不同模特上的效果。
产品特色:
- 外观控制(虚拟试穿):能够根据参考图像生成人物图像,精确控制人物的外观。
- 姿态控制(姿态转移):能够将一种姿态转移到另一种姿态,实现姿态的精确控制。
- 减少细节扭曲:在保持高图像质量的同时,减少从参考图像中细节的扭曲。
- 模型无关性:Leffa的损失函数可以用于提升其他扩散模型的性能。
- 高质量图像生成:通过扩散基线实现,生成的图像质量高。
- 可视化结果比较:与其他方法相比,Leffa在生成高画质图像的同时,显著减少了细节扭曲。
- 社区讨论:提供了社区讨论板块,方便用户交流和反馈。
- 代码和模型评估:提供了用于模型评估的代码,方便用户进行性能测试。
使用教程:
1. 创建conda环境并激活:使用conda命令创建名为'leffa'的环境,并激活。
2. 安装依赖:在Leffa目录下,使用pip安装requirements.txt中列出的依赖。
3. 运行Gradio应用:在终端中输入'python app.py'来启动Leffa的Gradio应用。
4. 上传参考图像:在Gradio应用界面,上传用于控制人物外观或姿态的参考图像。
5. 选择控制选项:根据需要选择外观控制或姿态控制选项。
6. 生成图像:点击生成按钮,Leffa将根据输入的参考图像和控制选项生成新的人物图像。
7. 下载或分享结果:生成的图像可以下载或分享,用于进一步的应用或研究。
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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。
提升户外虚拟试穿效果的模型训练代码库
BooW-VTON是一个专注于提升户外虚拟试穿效果的研究项目,通过无需掩码的伪数据训练来增强虚拟试穿技术。该技术的重要性在于它能够改善在自然环境下服装试穿的真实感和准确性,对于时尚电商和虚拟现实领域具有重要意义。产品背景信息显示,该项目是基于深度学习技术的图像生成模型,旨在解决传统虚拟试穿中服装与人体融合不自然的问题。目前该项目是免费开源的,定位于研究和开发阶段。
一种用于虚拟试穿任务的扩散模型,特别在真实世界场景中提高图像保真度和细节保存。
IDM-VTON是一种新型的扩散模型,用于基于图像的虚拟试穿任务,它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征,生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示,增强了生成图像的真实性,并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。
实现灵活且高保真度的图像生成,同时保持身份特征。
InfiniteYou(InfU)是一个基于扩散变换器的强大框架,旨在实现灵活的图像重构,并保持用户身份。它通过引入身份特征并采用多阶段训练策略,显著提升了图像生成的质量和美学,同时改善了文本与图像的对齐。该技术对提高图像生成的相似性和美观性具有重要意义,适用于各种图像生成任务。
免费 AI 创作工具,生成图像、视频及 4K 增强。
vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区,提供文本转图像、图像转视频等功能,让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频,支持多种 AI 编辑工具,方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具,满足他们在视觉创作上的需求。
使用 SREF 代码轻松生成特定视觉风格的 AI 艺术。
Midjourney SREF 代码是一项允许用户将特定视觉风格应用于图像生成的功能。使用 SREF 代码可以简化风格描述,使得创作一致的艺术作品变得更加容易。该技术帮助用户探索和分享不同的艺术风格,是 AI 艺术创作的重要工具。
一款强大的在线AI图像生成与编辑工具,提供多种图像处理功能。
Picture AI 是一个基于人工智能的在线图像生成和编辑平台,它利用先进的AI技术帮助用户轻松创建和优化图像。该平台的主要优点是操作简单、功能多样且完全在线,无需下载或安装任何软件。它适用于各种用户,包括设计师、摄影师、普通用户等,能够满足从创意设计到日常图像处理的多种需求。目前该平台提供免费试用,用户可以根据自己的需求选择不同的功能和服务。
Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型,用于高质量图像生成。
Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术,主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法,显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发,旨在推动生成模型领域的发展,为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型,方便研究人员和开发者快速上手和应用。
私密且无审查的人工智能平台,提供文本、图像和代码生成等功能。
Venice 是一个以隐私保护为核心的人工智能平台,提供文本生成、图像生成和代码生成等多种功能。它强调用户数据的私密性,所有数据仅存储在用户设备上,不会上传至服务器。该平台利用领先的开源 AI 技术,提供无审查、无偏见的智能服务,旨在为用户提供一个自由探索创意和知识的环境。Venice 提供免费和付费两种账户选项,付费用户可享受更高分辨率的图像、无水印、无限制的提示次数等高级功能。
一款用于生成无线条、扁平色彩风格图像和视频的LoRA模型,适用于动漫和设计领域。
Flat Color - Style是一款专为生成扁平色彩风格图像和视频设计的LoRA模型。它基于Wan Video模型训练,具有独特的无线条、低深度效果,适合用于动漫、插画和视频生成。该模型的主要优点是能够减少色彩渗出,增强黑色表现力,同时提供高质量的视觉效果。它适用于需要简洁、扁平化设计的场景,如动漫角色设计、插画创作和视频制作。该模型是免费提供给用户使用的,旨在帮助创作者快速实现具有现代感和简洁风格的视觉作品。
一种用于可变多层透明图像生成的匿名区域变换器技术。
ART 是一种基于深度学习的图像生成技术,专注于生成可变多层透明图像。它通过匿名区域布局和 Transformer 架构,实现了高效的多层图像生成。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多层图像生成的支持。它适用于需要精确控制图像层的场景,如图形设计、视觉特效等领域。目前未明确提及价格和具体定位,但其技术特性表明它可能面向专业用户和企业级应用。
CogView4-6B 是一个强大的文本到图像生成模型,专注于高质量图像生成。
CogView4-6B 是由清华大学知识工程组开发的文本到图像生成模型。它基于深度学习技术,能够根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。该模型在多个基准测试中表现优异,尤其是在中文文本生成图像方面具有显著优势。其主要优点包括高分辨率图像生成、支持多种语言输入以及高效的推理速度。该模型适用于创意设计、图像生成等领域,能够帮助用户快速将文字描述转化为视觉内容。
CogView4 是一个支持中文和英文的高分辨率文本到图像生成模型。
CogView4 是由清华大学开发的先进文本到图像生成模型,基于扩散模型技术,能够根据文本描述生成高质量图像。它支持中文和英文输入,并且可以生成高分辨率图像。CogView4 的主要优点是其强大的多语言支持和高质量的图像生成能力,适合需要高效生成图像的用户。该模型在 ECCV 2024 上展示,具有重要的研究和应用价值。
微软Copilot是您的AI助手,支持聊天、图像生成、文本编辑等功能,助力日常工作和生活。
Microsoft Copilot是一款由微软开发的AI助手应用,基于OpenAI和微软的AI技术,旨在为用户提供高效、便捷的智能助手服务。它能够帮助用户快速获取信息、生成文本和图像,提升工作效率和创造力。该应用支持多种语言,界面简洁易用,适合不同用户群体。它不仅适用于个人生活,还能在商业和教育场景中发挥重要作用,是一款免费的生产力工具。
强大的AI图像生成与编辑工具,助力设计师和创意工作者将想象力变为现实。
神采AI是一款专注于图像生成与编辑的AI工具,采用先进的AIGC技术,提供多种设计风格和功能,帮助用户快速生成高质量的图像、视频和动画。其主要优点包括操作简单、功能多样、生成效果逼真。该产品面向设计师、市场营销人员、学生等群体,旨在提升设计效率,降低创作门槛。目前提供免费试用服务,适合各类创意工作者。
WHAM 是微软开发的一种生成式游戏模型,用于生成游戏视觉和控制器动作。
WHAM(World and Human Action Model)是由微软研究院开发的一种生成式模型,专门用于生成游戏场景和玩家行为。该模型基于Ninja Theory的《Bleeding Edge》游戏数据训练,能够生成连贯、多样化的游戏视觉和控制器动作。WHAM 的主要优点在于其能够捕捉游戏环境的3D结构和玩家行为的时间序列,为游戏设计和创意探索提供了强大的工具。该模型主要面向学术研究和游戏开发领域,帮助开发者快速迭代游戏设计。
Pippo 是一个从单张照片生成高分辨率多人视角视频的生成模型。
Pippo 是由 Meta Reality Labs 和多所高校合作开发的生成模型,能够从单张普通照片生成高分辨率的多人视角视频。该技术的核心优势在于无需额外输入(如参数化模型或相机参数),即可生成高质量的 1K 分辨率视频。它基于多视角扩散变换器架构,具有广泛的应用前景,如虚拟现实、影视制作等。Pippo 的代码已开源,但不包含预训练权重,用户需要自行训练模型。
Krea Chat 是一个由 DeepSeek 提供支持的 AI 聊天工具,将 Krea 的所有功能集成到聊天界面中。
Krea Chat 是一款基于 AI 的设计工具,通过聊天界面提供强大的设计功能。它结合了 DeepSeek 的 AI 技术和 Krea 的设计工具套件,用户可以通过自然语言交互生成图像、视频等设计内容。这种创新的交互方式极大地简化了设计流程,降低了设计门槛,使用户能够快速实现创意。Krea Chat 的主要优点包括易于使用、高效生成设计内容以及强大的 AI 驱动功能。它适合需要快速生成设计素材的创作者、设计师和市场营销人员,能够帮助他们节省时间并提升工作效率。
Janus Pro 是一款先进的 AI 图像生成与理解平台,提供高质量的视觉智能服务。
Janus Pro 是由 DeepSeek 技术驱动的先进 AI 图像生成与理解平台。它采用革命性的统一变换器架构,能够高效处理复杂的多模态操作,实现图像生成和理解的卓越性能。该平台训练了超过 9000 万个样本,其中包括 7200 万个合成美学数据点,确保生成的图像在视觉上具有吸引力且上下文准确。Janus Pro 为开发者和研究人员提供强大的视觉 AI 能力,帮助他们实现从创意到视觉叙事的转变。平台提供免费试用,适合需要高质量图像生成和分析的用户。
一个基于语音交互的故事创作聊天机器人,提供沉浸式的“选择你自己的冒险”体验。
该产品利用 Gemini 2.0 语言模型和 Google Imagen 图像生成技术,结合语音识别和语音合成,为用户提供一个互动式的故事创作体验。用户可以通过语音输入选择故事走向,系统会实时生成故事内容和相关图像。该产品的主要优点是创新的交互方式和强大的内容生成能力,适合用于教育、娱乐和创意启发。目前该产品处于开源阶段,未明确具体定价,主要面向开发者和教育机构。
SliderSpace 是一种用于分解扩散模型视觉能力的技术,通过直观的滑块实现对模型的可控性和可解释性。
SliderSpace 是一项创新技术,旨在提高扩散模型的可控性和可解释性。它通过自动发现模型内部的视觉知识,将其分解为直观的滑块,用户可以通过这些滑块轻松调整图像生成的方向。该技术不仅能够揭示模型对不同概念的理解,还能显著提高图像生成的多样性。SliderSpace 的主要优点包括自动化发现方向、语义正交性和分布一致性,使其成为探索和利用扩散模型视觉能力的强大工具。该技术目前处于研究阶段,尚未明确具体的价格和商业定位。
Google Imagen 3通过Gemini API开放使用,每张图像成本0.03美元,可生成多种风格图像。
Google Imagen 3是Google推出的图像生成模型,通过Gemini API向开发者开放。它能够根据用户输入的文本提示生成高质量图像,支持多种艺术风格,如超现实主义、印象派、抽象艺术等。该模型在图像细节和色彩处理上表现出色,适用于艺术创作、广告设计、游戏开发等创意工作。其主要优点包括高效的提示跟踪能力、丰富的自定义选项以及成本效益。此外,为防止误用,所有生成图像均带有不可见水印。定价为每张图像0.03美元,适合需要批量生成图像的开发者和企业。
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。
Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架,统一多模态理解和生成。
Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型,能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径,解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突,提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构,使用 SigLIP-L 作为视觉编码器,支持 384x384 的图像输入,并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景,例如图像生成和文本理解。
Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。
Janus-Pro-1B 是一个创新的多模态模型,专注于统一多模态理解和生成。它通过分离视觉编码路径,解决了传统方法在理解和生成任务中的冲突问题,同时保持了单个统一的 Transformer 架构。这种设计不仅提高了模型的灵活性,还使其在多模态任务中表现出色,甚至超越了特定任务的模型。该模型基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建,使用 SigLIP-L 作为视觉编码器,支持 384x384 的图像输入,并采用特定的图像生成 tokenizer。其开源性和灵活性使其成为下一代多模态模型的有力候选。
基于Diffusion的文本到图像生成模型,专注于时尚模特摄影风格图像生成
Fashion-Hut-Modeling-LoRA是一个基于Diffusion技术的文本到图像生成模型,主要用于生成时尚模特的高质量图像。该模型通过特定的训练参数和数据集,能够根据文本提示生成具有特定风格和细节的时尚摄影图像。它在时尚设计、广告制作等领域具有重要应用价值,能够帮助设计师和广告商快速生成创意概念图。模型目前仍在训练阶段,可能存在一些生成效果不佳的情况,但已经展示了强大的潜力。该模型的训练数据集包含14张高分辨率图像,使用了AdamW优化器和constant学习率调度器等参数,训练过程注重图像的细节和质量。
TokenVerse 是一种基于预训练文本到图像扩散模型的多概念个性化方法。
TokenVerse 是一种创新的多概念个性化方法,它利用预训练的文本到图像扩散模型,能够从单张图像中解耦复杂的视觉元素和属性,并实现无缝的概念组合生成。这种方法突破了现有技术在概念类型或广度上的限制,支持多种概念,包括物体、配饰、材质、姿势和光照等。TokenVerse 的重要性在于其能够为图像生成领域带来更灵活、更个性化的解决方案,满足用户在不同场景下的多样化需求。目前,TokenVerse 的代码尚未公开,但其在个性化图像生成方面的潜力已经引起了广泛关注。
一个在线工具,帮助用户创建类似Charli XCX专辑封面风格的图像。
Brat Generator是一个以Charli XCX的专辑封面风格为灵感的在线图像生成工具。它允许用户通过输入文本和选择背景颜色,快速生成具有个性化的专辑封面风格图像。该工具的主要优点是操作简单、快速生成图像,并且可以自定义字体风格和颜色。它适合那些希望在社交媒体上分享个性化图像的用户,尤其是音乐爱好者和创意内容创作者。目前该工具是免费的,旨在为用户提供一种轻松创建独特图像的方式。
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