需求人群:
"目标受众为图像处理专业人士、设计师以及爱好者,他们需要在图像上创建或修改照明效果,以增强视觉效果或进行艺术创作。LuminaBrush提供了一种直观的方式来实现这些效果,无需深入了解复杂的光照模型。"
使用场景示例:
设计师使用LuminaBrush为产品渲染图添加逼真的光照效果。
艺术家利用该工具在数字绘画中模拟不同的光照条件,以增强作品的氛围。
电影海报制作中,使用LuminaBrush调整光照,以匹配电影的色调和风格。
产品特色:
• 两阶段框架:首先将图像转换为均匀照明外观,然后根据用户输入生成照明效果。
• 支持用户涂鸦:用户可以通过涂鸦指导照明效果的生成。
• 从高质量图像中提取均匀照明外观:用于训练照明绘图模型。
• 独立使用均匀照明阶段:用于去照明图像,提供不同的视觉效果。
• 支持Flux模型:LuminaBrush基于Flux构建,利用Flux LoRA进行训练。
• 提供Hugging Face Demo:用户可以在Hugging Face上尝试LuminaBrush的演示。
• 适用于多种图像:能够处理皮肤纹理、头发、毛皮等细节。
使用教程:
1. 访问LuminaBrush的GitHub页面并了解项目详情。
2. 根据页面指导,安装必要的软件和依赖。
3. 下载并运行LuminaBrush模型。
4. 准备或上传需要处理的图像。
5. 使用工具的第一阶段将图像转换为均匀照明外观。
6. 在第二阶段,根据需要在图像上涂鸦,指导照明效果的生成。
7. 观察并调整生成的照明效果,直至满意。
8. 保存并分享最终的图像作品。
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用于文本到图像扩散模型的照明绘图工具
LuminaBrush是一个交互式工具,旨在绘制图像上的照明效果。该工具采用两阶段方法:一阶段将图像转换为“均匀照明”的外观,另一阶段根据用户涂鸦生成照明效果。这种分解方法简化了学习过程,避免了单一阶段可能需要考虑的外部约束(如光传输一致性等)。LuminaBrush利用从高质量野外图像中提取的“均匀照明”外观来构建训练最终交互式照明绘图模型的配对数据。此外,该工具还可以独立使用“均匀照明阶段”来“去照明”图像。
8B参数变分自编码器模型,用于高效的文本到图像生成。
Flux.1 Lite是一个由Freepik发布的8B参数的文本到图像生成模型,它是从FLUX.1-dev模型中提取出来的。这个版本相较于原始模型减少了7GB的RAM使用,并提高了23%的运行速度,同时保持了与原始模型相同的精度(bfloat16)。该模型的发布旨在使高质量的AI模型更加易于获取,特别是对于消费级GPU用户。
AI技术驱动的一站式智能绘画解决方案。
触站AI绘画是广州触站科技有限公司旗下的一款利用尖端AI技术,为用户打造一站式智能绘画解决方案的平台。它整合了艺术与商业,使用户能够轻松地将想象力转化为现实,提高工作效率,同时开拓更多的商业机会。该平台的应用范围广泛,不仅适用于美术创作、动画制作,还可用于游戏开发、虚拟现实等多领域。
智能绘图与图像处理的AI平台
智启特AI是一个提供卓越算法和顶级算力的智能绘图与图像处理平台,专注于通过AI技术赋能无限可能,共创智能未来。平台具备强大的服务器集群和灵活的负载均衡策略,确保在高并发场景下也能保持出色的性能和稳定性。支持多种图像处理功能,如文生图、图生图、局部重绘等,满足不同用户需求,同时提供安全、高性价比的服务。
先进的多模态大型语言模型
InternVL2_5-2B-MPO是一个多模态大型语言模型系列,展示了卓越的整体性能。该系列基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。它集成了新增量预训练的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。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理包括图像和文本在内的多种数据类型,适用于需要理解和生成多模态内容的场景。
专业用户的性能测试基准套件
Procyon是由UL Solutions开发的一套性能测试基准工具,专为工业、企业、政府、零售和媒体的专业用户设计。Procyon套件中的每个基准测试都提供了一致且熟悉的体验,并共享一套共同的设计和功能。灵活的许可模式意味着用户可以根据自己的需求选择适合的单个基准测试。Procyon基准测试套件很快将提供一系列针对专业用户的基准测试和性能测试,每个基准测试都针对特定用例设计,并尽可能使用真实应用。UL Solutions与行业合作伙伴紧密合作,确保每个Procyon基准测试准确、相关且公正。
革新图像创作,探索无限可能。
Whisk是Google实验室推出的一款图像创作工具,它利用先进的图像处理技术,让用户能够轻松地创作和编辑图像。Whisk的主要优点在于其强大的图像处理能力和用户友好的界面,它能够快速地将用户的想法转化为视觉作品。Whisk的背景信息显示,它是由Google的创新团队开发的,旨在推动图像创作技术的边界,为用户提供一个全新的创作平台。Whisk的价格定位尚未明确,但考虑到Google实验室的性质,它可能会提供免费试用或部分免费功能。
基于文本生成图像的AI模型
fofr/flux-condensation是一个基于文本生成图像的AI模型,使用Diffusers库和LoRAs技术,能够根据用户提供的文本提示生成相应的图像。该模型在Replicate上训练,具有非商业性质的flux-1-dev许可证。它代表了文本到图像生成技术的最新进展,能够为设计师、艺术家和内容创作者提供强大的视觉表现工具。
AI技术驱动的照片编辑器,快速将照片转换成艺术图像或卡通头像。
Speed AI Art Photo Editor是一款利用人工智能技术的照片编辑应用,它能够将普通照片转换成艺术风格的照片或者卡通化的头像。这款应用拥有丰富的人像细节设置,用户可以自由选择从发型到表情、身材、皮肤、光线等多种细节,快速创造出新的艺术照片或个性化卡通形象。产品背景信息显示,Speed AI拥有庞大的AI图像模型库和数千种照片素材模板,用户可以根据自己的需求输出不同版本的自己,或者创造一个全新的形象。产品的主要优点包括快速编辑、丰富的细节设置选项、艺术风格多样化以及高保真度的输出控制。
高效率、高分辨率的文本到图像生成框架
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的生成框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度和强大的文本图像对齐能力,可以在笔记本电脑GPU上部署,代表了图像生成技术的一个重要进步。该模型基于线性扩散变换器,使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器,能够根据文本提示生成和修改图像。Sana的开源代码可在GitHub上找到,其研究和应用前景广阔,尤其在艺术创作、教育工具和模型研究等方面。
高分辨率、高效率的文本到图像生成框架
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像生成框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度和强大的文本图像对齐能力,使得在笔记本电脑GPU上也能部署。它是一个基于线性扩散变换器(text-to-image generative model)的模型,拥有1648M参数,专门用于生成1024px基础的多尺度高宽图像。Sana模型的主要优点包括高分辨率图像生成、快速的合成速度以及强大的文本图像对齐能力。Sana模型的背景信息显示,它是基于开源代码开发的,可以在GitHub上找到源代码,同时它也遵循特定的许可证(CC BY-NC-SA 4.0 License)。
利用AI创造无限可能,点亮创意之光。
Poify是一个利用生成式AI技术,为用户提供独特工具套件的网站,帮助用户将创意传达给世界。它通过上传照片,让用户与AI共同创作,体验圣诞节的奇幻旅程,如与北极熊共舞、成为自己的圣诞老人等。Poify强调创意与技术的结合,为用户提供一个展示和分享创意的平台。
手訫风格的铅笔素描生成模型
shou_xin是一个基于文本到图像的生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有手訫风格的铅笔素描图像。这个模型使用了diffusers库和lora技术,以实现高质量的图像生成。shou_xin模型以其独特的艺术风格和高效的图像生成能力在图像生成领域占有一席之地,特别适合需要快速生成具有特定艺术风格的图像的用户。
高分辨率、多语言支持的文本到图像生成模型
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。该模型以惊人的速度合成高分辨率、高质量的图像,并保持强大的文本-图像对齐能力,可部署在笔记本电脑GPU上。Sana模型基于线性扩散变换器,使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器,支持Emoji、中文和英文以及混合提示。
最佳免费AI图像生成器
Bylo.ai是一款高级的AI图像生成器,能够将文本描述快速转换为高质量的图像。它支持负面提示和多种模型,包括流行的Flux AI图像生成器,让用户可以自定义创作。Bylo.ai以其免费在线访问、快速高效生成、高级自定义选项、灵活的图像设置和高质量图像输出等特点,成为个人和商业用途的理想选择。
基于FLUX.1-dev的中文人物肖像生成模型
AWPortraitCN是一个基于FLUX.1-dev开发的文本到图像生成模型,专门针对中国人的外貌和审美进行训练。它包含多种类型的肖像,如室内外肖像、时尚和摄影棚照片,具有强大的泛化能力。与原始版本相比,AWPortraitCN在皮肤质感上更加细腻和真实。为了追求更真实的原始图像效果,可以与AWPortraitSR工作流程一起使用。
高分辨率、多语言文本到图像生成模型
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana能够以极快的速度合成高分辨率、高质量的图像,并且具有强烈的文本-图像对齐能力,可以在笔记本电脑GPU上部署。该模型基于线性扩散变换器,使用固定预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器,支持英文、中文和表情符号混合提示。Sana的主要优点包括高效率、高分辨率图像生成能力以及多语言支持。
高分辨率、高效率的文本到图像生成框架
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像生成框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的高清晰度、高文本-图像一致性的图像,并且速度极快,可以在笔记本电脑GPU上部署。Sana模型基于线性扩散变换器,使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器。该技术的重要性在于其能够快速生成高质量的图像,对于艺术创作、设计和其他创意领域具有革命性的影响。Sana模型遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议,源代码可在GitHub上找到。
高分辨率、高效率的文本到图像生成框架
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的生成框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度、强大的文本图像对齐能力以及可在笔记本电脑GPU上部署的特性而著称。该模型基于线性扩散变换器,使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器,代表了文本到图像生成技术的最新进展。Sana的主要优点包括高分辨率图像生成、快速合成、笔记本电脑GPU上的可部署性,以及开源的代码,使其在研究和实际应用中具有重要价值。
多视图一致性图像生成的便捷解决方案
MV-Adapter是一种基于适配器的多视图图像生成解决方案,它能够在不改变原有网络结构或特征空间的前提下,增强预训练的文本到图像(T2I)模型及其衍生模型。通过更新更少的参数,MV-Adapter实现了高效的训练并保留了预训练模型中嵌入的先验知识,降低了过拟合风险。该技术通过创新的设计,如复制的自注意力层和并行注意力架构,使得适配器能够继承预训练模型的强大先验,以建模新的3D知识。此外,MV-Adapter还提供了统一的条件编码器,无缝整合相机参数和几何信息,支持基于文本和图像的3D生成以及纹理映射等应用。MV-Adapter在Stable Diffusion XL(SDXL)上实现了768分辨率的多视图生成,并展示了其适应性和多功能性,能够扩展到任意视图生成,开启更广泛的应用可能性。
灵活调整光源位置和强度的AI光照编辑工具
IC-Light V2-Vary是一款基于扩散模型的光照编辑工具,主要针对复杂光照场景中的图像生成和编辑问题,提供了光照一致性约束、大规模数据支持、精确光照编辑等功能。它通过物理光传输理论确保物体在不同光照条件下的表现可以线性组合,减少图像伪影,保持输出结果与实际物理光照条件一致。适用于摄影师、设计师及3D建模专业人士,同时为艺术创作者提供了更多可能性。
ComfyUI去水印工作流,一键去除水印。
ComfyUI Watermark Removal Workflow是一个专门设计用于去除图像水印的插件,它通过高效的算法帮助用户快速清除图片中的水印,恢复图片的原始美观。该插件由Exaflop Labs开发,结合了商业洞察和技术专长,旨在帮助企业实现具体的业务目标。产品背景信息显示,该团队由来自Google和Microsoft的软件工程师以及Intuit Credit Karma的产品经理组成,他们在机器学习系统方面拥有丰富的经验。产品的主要优点包括高效的水印去除能力、易用性以及对企业业务流程的优化。目前,该产品的具体价格和定位信息未在页面中提供。
基于文本生成姿态并进一步生成图像的模型
text-to-pose是一个研究项目,旨在通过文本描述生成人物姿态,并利用这些姿态生成图像。该技术结合了自然语言处理和计算机视觉,通过改进扩散模型的控制和质量,实现了从文本到图像的生成。项目背景基于NeurIPS 2024 Workshop上发表的论文,具有创新性和前沿性。该技术的主要优点包括提高图像生成的准确性和可控性,以及在艺术创作和虚拟现实等领域的应用潜力。
高效率的高分辨率图像合成框架
Sana是一个文本到图像的框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。它以极快的速度合成高分辨率、高质量的图像,并保持强大的文本-图像对齐,可以部署在笔记本电脑GPU上。Sana的核心设计包括深度压缩自编码器、线性扩散变换器(DiT)、仅解码器的小型语言模型作为文本编码器,以及高效的训练和采样策略。Sana-0.6B与现代大型扩散模型相比,体积小20倍,测量吞吐量快100倍以上。此外,Sana-0.6B可以部署在16GB笔记本电脑GPU上,生成1024×1024分辨率图像的时间少于1秒。Sana使得低成本的内容创作成为可能。
基于扩散模型的高保真服装重建虚拟试穿技术
TryOffDiff是一种基于扩散模型的高保真服装重建技术,用于从穿着个体的单张照片中生成标准化的服装图像。这项技术与传统的虚拟试穿不同,它旨在提取规范的服装图像,这在捕捉服装形状、纹理和复杂图案方面提出了独特的挑战。TryOffDiff通过使用Stable Diffusion和基于SigLIP的视觉条件来确保高保真度和细节保留。该技术在VITON-HD数据集上的实验表明,其方法优于基于姿态转移和虚拟试穿的基线方法,并且需要较少的预处理和后处理步骤。TryOffDiff不仅能够提升电子商务产品图像的质量,还能推进生成模型的评估,并激发未来在高保真重建方面的工作。
用于生成图像的AI模型,支持多种控制网络
Stable Diffusion 3.5 ControlNets是由Stability AI提供的文本到图像的AI模型,支持多种控制网络(ControlNets),如Canny边缘检测、深度图和高保真上采样等。该模型能够根据文本提示生成高质量的图像,特别适用于插画、建筑渲染和3D资产纹理等场景。它的重要性在于能够提供更精细的图像控制能力,提升生成图像的质量和细节。产品背景信息包括其在学术界的引用(arxiv:2302.05543),以及遵循的Stability Community License。价格方面,对于非商业用途、年收入不超过100万美元的商业用途免费,超过则需联系企业许可。
基于AI的先进图像抠图软件,提供精准背景去除。
Aiarty Image Matting是一款适用于AI PC的先进图像抠图软件,采用高级alpha抠图技术处理头发、毛发及透明物体,并实现前景与背景的无缝融合。该产品利用深度学习技术,通过320K HQ 4K图像训练数据集,提供4个AI模型用于智能抠图,3种算法用于边缘优化,以及4个手动调节工具和5种内置效果。它适用于电商和设计领域,能够批量替换产品图像背景,智能识别物体,一次性替换背景,处理最多3000张产品照片。产品背景信息显示,首发限免活动将于2024年12月2日结束,之后将转为付费软件。
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