需求人群:
"LibreFLUX的目标受众是机器学习和人工智能领域的研究人员、开发者以及爱好者。由于其开源性质,它特别适合那些希望在图像生成领域进行实验和创新,但又不希望受到专有软件限制的用户。此外,由于模型的可微调性,它也适合需要定制化图像生成解决方案的企业用户。"
使用场景示例:
研究人员使用LibreFLUX生成具有特定特征的图像,用于模式识别研究。
开发者利用LibreFLUX创建一个在线图像生成服务,允许用户输入文本描述并生成相应的图像。
爱好者使用LibreFLUX进行艺术创作,探索不同的文本提示对生成图像的影响。
产品特色:
完整的T5上下文长度支持,提供更多的文本信息用于图像生成。
使用注意力掩码,优化模型性能,防止信息丢失。
恢复了分类器自由引导,增强了模型的生成能力。
去除了FLUX美学微调,使得模型更容易适应新的数据分布。
支持使用diffusers库进行模型调用,简化了使用流程。
可以进行微调,以适应特定的图像生成需求。
提供了模型的量化版本,以适应显存较小的设备。
支持在ComfyUI中使用,尽管可能存在一些兼容性问题。
使用教程:
1. 安装必要的库,如torch和diffusers。
2. 使用DiffusionPipeline从预训练模型LibreFLUX加载模型。
3. 设置提示文本和负提示文本,以指导图像生成的方向。
4. 调用模型生成图像,可以通过设置不同的参数来调整生成的图像。
5. 保存生成的图像到本地。
6. 如果需要在显存较小的设备上运行,可以使用模型的量化版本。
7. 对于更高级的用法,可以尝试对模型进行微调,以适应特定的应用场景。
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开源的去蒸馏FLUX模型
LibreFLUX是一个基于Apache 2.0许可的开源版本,提供了完整的T5上下文长度,使用注意力掩码,恢复了分类器自由引导,并去除了大部分FLUX美学微调/DPO。这意味着它比基础FLUX更不美观,但有潜力更容易地微调到任何新的分布。LibreFLUX的开发秉承开源软件的核心原则,即使用困难,比专有解决方案更慢、更笨拙,并且审美停留在21世纪初。
高效能小型语言模型
Zamba2-7B是由Zyphra团队开发的一款小型语言模型,它在7B规模上超越了当前领先的模型,如Mistral、Google的Gemma和Meta的Llama3系列,无论是在质量还是性能上。该模型专为在设备上和消费级GPU上运行以及需要强大但紧凑高效模型的众多企业应用而设计。Zamba2-7B的发布,展示了即使在7B规模上,前沿技术仍然可以被小团队和适度预算所触及和超越。
开源AI模型,可微调、蒸馏、部署。
Llama 3.2是一系列大型语言模型(LLMs),预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型,以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行,支持多种编程语言,并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。
一种先进的文本到图像的生成模型。
FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha是一个文本到图像的生成模型,属于Diffusers系列,使用ControlNet技术进行控制。目前发布的是alpha版本,尚未完全训练完成,但已经展示了其代码的有效性。该模型旨在通过开源社区的快速成长,推动Flux生态系统的发展。尽管完全训练的Union模型可能在特定领域如姿势控制上不如专业模型,但随着训练的进展,其性能将不断提升。
开源AI图像生成器,功能强大且免费。
Flux Image Generator是一个开源的AI图像生成器,它利用大型神经网络Flux,能够根据文本生成图像。Flux是近年来最大的开源项目之一,其神经网络模型大小大约为4到5GB。除了生成图像,该工具还支持对图像进行编辑,例如填充缺失部分或根据文本指令生成图像的无限变体。尽管AI技术在绘图方面表现出色,但它们并不是在当前意义上具有意识的,它们只是复杂的数学算法。
AI脚本集合,主要用于Stable Diffusion模型。
ai-toolkit是一个研究性质的GitHub仓库,由Ostris创建,主要用于Stable Diffusion模型的实验和训练。它包含了各种AI脚本,支持模型训练、图像生成、LoRA提取器等。该工具包仍在开发中,可能存在不稳定性,但提供了丰富的功能和高度的自定义性。
图像生成领域的革新工具。
Amazon Titan Image Generator v2是AWS推出的一款AI图像生成模型,它通过使用参考图像、编辑现有视觉效果、去除背景、生成图像变体以及安全定制模型来保持品牌风格和主题一致性,从而简化工作流程、提高生产力,并将创意愿景变为现实。
开源AI搜索引擎,提供网络搜索能力。
OpenPerPlex是一个开源AI搜索引擎,利用尖端技术提供网络搜索功能。它结合了语义分块、结果重排、谷歌搜索集成以及Groq作为推理引擎等技术,支持Llama 3 70B模型,以提高搜索的准确性和效率。
全能型图像生成与编辑模型
ControlNet++是一种基于ControlNet架构的新型网络设计,支持10多种控制类型,用于条件文本到图像的生成,并能生成与midjourney视觉可比的高分辨率图像。它通过两个新模块扩展了原有ControlNet,支持使用相同网络参数的不同图像条件,并支持多条件输入而不增加计算负担。该模型已开源,旨在让更多人享受图像生成与编辑的便利。
将大型语言模型的编码能力转换为图像生成能力。
Omost是一个旨在将大型语言模型(LLM)的编码能力转化为图像生成(更准确地说是图像组合)能力的项目。它提供了基于Llama3和Phi3变体的预训练LLM模型,这些模型能够编写代码以使用Omost的虚拟Canvas代理来组合图像视觉内容。Canvas可以由特定的图像生成器实现来实际生成图像。Omost项目背后的技术包括Direct Preference Optimization (DPO)和OpenAI GPT4o的多模态能力。
生成卡通插值研究论文
ToonCrafter是一个开源的研究项目,专注于使用预训练的图像到视频扩散先验来插值两张卡通图像。该项目旨在积极影响AI驱动的视频生成领域,为用户提供创造视频的自由,但要求用户遵守当地法律并负责任地使用。
先进的AI检索器,用于RAG。
DenserRetriever是一个开源的AI检索模型,专为RAG(Retrieval-Augmented Generation)设计,利用社区协作的力量,采用XGBoost机器学习技术有效结合异构检索器,旨在满足大型企业的需求,并且易于部署,支持docker快速启动。它在MTEB检索基准测试中达到了最先进的准确性,并且Hugging Face排行榜上也有其身影。
一个多功能且强大的SDXL-ControlNet模型,适用于各种线条艺术的调节。
MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型,能够适应任何类型的线条艺术输入,展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像,适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法(Anyline)和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练,以及在大型模型训练工程中的创新,展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。
一种优化扩散模型采样时间表的方法,以提高生成模型的输出质量。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
开源的先进文本嵌入模型
Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型,专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能,为组织在结合专有数据集与大型语言模型(LLMs)进行检索增强生成(RAG)或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型(xs)到大型(l),具有不同的上下文窗口和参数数量,以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。
AI社区共建未来,开源开放科学推进AI民主化
Hugging Face是一个AI社区平台,致力于通过开源和开放科学的方式来推进人工智能的发展和民主化。它为机器学习社区提供了协作模型、数据集和应用程序的环境。主要优势包括:1)协作平台,可无限托管和共享模型、数据集和应用程序。2)开源堆栈,加速ML开发流程。3)支持多模态(文本、图像、视频、音频、3D等)。4)建立ML作品集,在全球分享你的作品。5)付费计算和企业解决方案,提供优化的推理端点、GPU支持等。
在自己的GPU上免费生成AI图像
NMKD稳定扩散GUI是一个方便的界面工具,可以在自己的硬件上本地运行稳定扩散,这是一个用于从文本生成图像的机器学习工具包。它完全没有审查和过滤,生成的内容我不负责。不会共享/收集任何数据。该工具正在积极开发中,可能会出现一些小问题。 主要功能: - 包含依赖项,无需复杂安装 - 支持文本到图像和图像到图像(图像+文本提示) - 支持基于指令的图像编辑(InstructPix2Pix) - 提示功能:关注/强调,负面提示 - 支持自定义稳定扩散模型和自定义VAE模型 - 同时运行多个提示 - 内置图像查看器,显示生成图像的信息 - 内置超分辨率(RealESRGAN)和人脸修复(CodeFormer或GFPGAN) - 提示队列和提示历史 - 创建无缝(平铺)图像的选项,例如用于游戏纹理 - 支持加载自定义概念(文本反转) - 支持加载LoRA概念/角色/风格 - 各种用户体验功能 - 速度快,取决于您的GPU(RTX 4090每张图像<1秒,RTX 3090每张图像<2秒) - 内置安全措施,扫描下载的模型是否包含恶意软件 - 内置更新工具 系统要求:请参阅GitHub指南 如果您想支持开发,请查看我的Patreon,您还可以获得我最新的视频插帧工具Flowframes。 https://www.patreon.com/platform/iframe?widget=become-patron-button&redirectURI=https%3A%2F%2Fitch.io%2Fgame%2Fedit%2F755540%23published&creatorID=19695417 如果需要帮助或有问题,请加入Discord: https://discord.com/widget?id=777892450232434688&theme=dark 请不要直接私信或@我,如果需要帮助,请使用stable-diffusion-gui频道。
IBM Granite 3.0模型,高效能AI语言模型
IBM Granite 3.0模型是一系列高性能的AI语言模型,由IBM开发,并通过Ollama平台提供。这些模型在超过12万亿个token上进行训练,展示了在性能和速度上的显著提升。它们支持基于工具的用例,包括检索增强生成(RAG)、代码生成、翻译和错误修复。IBM Granite 3.0模型包括密集型模型和Mixture of Expert(MoE)模型,后者专为低延迟使用而设计,适合在设备上应用或需要即时推理的场景。
一个可视化的AI工作流构建平台
Playnode是一个基于网页的AI工作流构建平台,它允许用户通过拖拽的方式创建和部署AI模型,支持多种AI模型和数据流的组合,以实现复杂的数据处理和分析任务。该平台的主要优点是其可视化操作界面,使得即使是非技术用户也能轻松上手,快速构建和部署AI工作流。Playnode的背景信息显示,它旨在降低AI技术的门槛,让更多人能够利用AI技术解决实际问题。目前,Playnode提供免费试用,用户可以开始免费使用并获得每周20个积分,无需信用卡信息。
利用AI提升媒体处理和数字资产管理效率
ImageKit AI是一个结合了人工智能和生成式AI的媒体处理和数字资产管理平台。它通过AI技术,如图像扩展、智能裁剪、背景移除、添加阴影、通过文本提示生成图像等,帮助用户提升媒体内容的质量和处理效率。ImageKit AI的背景是满足现代数字媒体管理的需求,它通过AI技术简化了图像处理流程,降低了成本,并提高了内容的个性化和质量。产品定位于为企业提供高效、智能的媒体内容管理解决方案。
基于AI的动画图片生成平台
AnimeGen是一个利用先进AI模型将文本提示转化为动漫风格图片的在线工具。它通过复杂的算法和机器学习技术,为用户提供了一种简单快捷的方式来生成高质量的动漫图片,非常适合艺术家、内容创作者和动漫爱好者探索新的创作可能性。AnimeGen支持80多种语言,生成的图片公开显示并可被搜索引擎抓取,是一个多功能的创意工具。
现代服务开发的终极平台
Batteries Included是一个为现代服务开发设计的全功能平台,提供源代码可用的一站式解决方案。它基于开源代码构建,支持从Docker到Knative的部署,拥有自动化安全和更新、智能自动化、高可靠性、先进的AI技术、以及易于集成的SSO等特点。这个平台旨在帮助开发者构建、部署和轻松扩展项目,同时确保数据隐私和成本效益。
利用随机微分方程进行语义图像反转和编辑
RF-Inversion是一个专注于图像生成和编辑的技术,它通过随机微分方程(SDE)来实现图像的反转和编辑。这项技术的主要优点在于它不需要额外的训练、潜在优化、提示调整或复杂的注意力处理器,即可实现高效的图像反转和编辑。RF-Inversion在零样本反转和编辑方面表现出色,超越了以往的工作,在笔画到图像合成和语义图像编辑方面,通过大规模人类评估确认了用户偏好。该技术背景信息显示,它由德克萨斯大学奥斯汀分校和谷歌的研究人员共同开发,得到了NSF资助和其他研究合作奖的支持。
基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,用于文本到图像生成。
FLUX.1-Turbo-Alpha是一个基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,由AlimamaCreative Team发布。该模型使用多头鉴别器来提高蒸馏质量,可以用于文本到图像(T2I)、修复控制网络等FLUX相关模型。推荐使用指导比例为3.5,Lora比例为1。该模型在1M开源和内部源图像上进行训练,采用对抗性训练提高质量,固定原始FLUX.1-dev变换器作为鉴别器主干,并在每层变换器上添加多头。
与数据库对话,用自然语言查询数据。
Chat with your Database 是一个创新的数据库交互工具,它允许用户通过自然语言与Postgres数据库进行交互。利用AI技术,用户可以轻松地查询、分析和操作数据库,而无需编写复杂的SQL代码。该产品支持开源,鼓励社区参与开发和贡献,代码在GitHub上公开,用户可以自由探索、贡献或定制以满足特定需求。
免费AI动漫生成器,轻松创造独特的动漫风格图片
Free AI Anime Generator是一个基于人工智能技术的在线平台,它允许用户通过简单的点击操作生成高质量的动漫风格图片。这个平台利用先进的AI算法,使得即使是非专业人士也能轻松创造出独特的艺术作品。它不仅为动漫爱好者提供了一个实现创意的平台,也为艺术家和设计师提供了一个探索新创意的工具。该平台完全免费,易于使用,是动漫艺术创作领域的一次创新。
AIGC 应用快速构建平台
派欧算力云大模型 API 提供易于集成的各模态 API 服务,包括大语言模型、图像、音频、视频等,旨在帮助用户轻松构建专属的 AIGC 应用。该平台拥有丰富的模型资源,支持个性化需求的模型训练和托管,同时保证用户私有模型的保密性。它以高性价比、高吞吐量和高性能推理引擎为特点,适用于多种 AI 应用场景,如聊天机器人、总结摘要、小说生成器等。
小型语言模型调研、测量与洞察
SLM_Survey是一个专注于小型语言模型(SLMs)的研究项目,旨在通过调研和测量,提供对这些模型的深入了解和技术评估。该项目涵盖了基于Transformer的、仅解码器的语言模型,参数范围在100M至5B之间。通过对59个最先进的开源SLMs进行调研,分析了它们的技术创新,并在多个领域评估了它们的能力,包括常识推理、上下文学习、数学和编程。此外,还对它们的运行时成本进行了基准测试,包括推理延迟和内存占用。这些研究对于推动SLMs领域的研究具有重要价值。
机器学习工程能力的AI代理评估基准
MLE-bench是由OpenAI推出的一个基准测试,旨在衡量AI代理在机器学习工程方面的表现。该基准测试汇集了75个来自Kaggle的机器学习工程相关竞赛,形成了一套多样化的挑战性任务,测试了训练模型、准备数据集和运行实验等现实世界中的机器学习工程技能。通过Kaggle公开的排行榜数据,为每项竞赛建立了人类基准。使用开源代理框架评估了多个前沿语言模型在该基准上的表现,发现表现最佳的设置——OpenAI的o1-preview配合AIDE框架——在16.9%的竞赛中至少达到了Kaggle铜牌的水平。此外,还研究了AI代理的各种资源扩展形式以及预训练污染的影响。MLE-bench的基准代码已经开源,以促进未来对AI代理机器学习工程能力的理解。
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