需求人群:
"目标受众为研究人员、开发者和AI爱好者,特别是那些对图像生成、图像修复和深度学习技术感兴趣的用户。OminiControl提供了一个灵活且强大的工具,使得用户可以根据自己的需求生成和控制图像,无需深入了解复杂的深度学习模型。"
使用场景示例:
使用OminiControl生成特定主题的图像,如‘一个橙子的近距离视图’。
利用空间控制功能修复损坏的图像,如‘修复一张破损的老照片’。
结合边缘引导功能,根据草图生成详细图像,如‘根据草图生成风景画’。
产品特色:
主题驱动控制:支持根据主题或条件生成图像。
空间控制:支持边缘引导和图像修复等空间控制任务。
极简设计:仅引入极少量额外参数,保持模型原始结构。
高兼容性:与FLUX等Diffusion Transformer模型兼容。
易于使用:提供详细的快速开始指南和示例。
灵活的应用场景:可用于图像生成、图像修复等多种应用。
使用教程:
1. 环境设置:使用conda创建新的虚拟环境并激活。
2. 安装依赖:根据requirements.txt安装必要的库和依赖。
3. 下载模型:从Hugging Face或GitHub下载预训练的OminiControl模型。
4. 准备数据:根据需要控制的任务准备相应的输入数据,如主题图像或空间控制信号。
5. 运行示例:执行examples目录下的Jupyter Notebooks以查看不同功能的示例。
6. 自定义生成:根据提供的API和文档,自定义生成参数以生成所需的图像。
7. 评估结果:检查生成的图像是否满足预期效果,并进行必要的调整。
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一种用于生成图像的深度学习模型。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术,可以更精确地控制生成图像的细节和风格,从而提高图像生成的质量和多样性。
深度学习模型训练脚本集
x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集,包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练,支持512x512和1024x1024图片尺寸,并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率,对于AI图像生成领域具有重要意义。
深度学习工具链,用于生成你的数字孪生体。
FaceChain是一个深度学习工具链,由ModelScope提供支持,能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体,并在不同设置中生成个人肖像(支持多种风格)。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力,支持多种风格,以及易于使用的界面。
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。
一款基于深度学习的在线图像抠图工具
image-matting是一个基于深度学习的在线图像抠图工具,能够实现人像及通用场景下的图像抠图,可提取图像中的主体物体并输出对应的背景图、前景图及遮罩。该工具使用了模型堂的cv_unet_image-matting和cv_unet_universal-matting模型,实现了高质量的图像抠图效果。该工具提供了简单便捷的在线抠图体验,支持图片上传抠图及URL抠图两种方式,可广泛应用于图像编辑、电商平台中的人像处理等场景中。
AI图像生成器
Stable Diffusion 是一个深度学习模型,可以从文本描述生成图像。它提供高质量的图像生成,可以根据简单的文本输入创建逼真的图像。它具有快速生成的优势,可以通过修复和扩展图像的大小来添加或替换图像的部分。Stable Diffusion XL是该模型的最新版本,使用更大的UNet骨干网络生成更高质量的图像。您可以免费在Stable Diffusion在线使用这个AI图像生成器。
OMG是一个基于深度学习的图像超分辨率工具
OMG(Once More Generalization)是一个开源的图像超分辨率工具,它利用深度学习技术来提高图像的分辨率。该项目旨在通过AI模型增强图像质量,使其在放大后仍然保持清晰和细腻。
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。
音频处理和生成的深度学习库
AudioCraft 是一个用于音频处理和生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的人工智能生成模型:AudioGen 和 MusicGen,可以生成高质量的音频。AudioCraft 还提供了 EnCodec 音频压缩 / 分词器和 Multi Band Diffusion 解码器等功能。该库适用于音频生成的深度学习研究。
使用线条生成深度风格图像
Line2Depth SD 1.5是一个模型,可以利用像Canny、线条、Softedge等控制网络,仅通过线条创建具有深度感的图像。在提示中添加'depth, 3d'。Lora文件名后的数字表示合并的Lora数量,每个将产生不同的结果,因此请选择一个效果较好的。
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。
一种通过视觉上下文学习的通用图像生成框架。
VisualCloze 是一个通过视觉上下文学习的通用图像生成框架,旨在解决传统任务特定模型在多样化需求下的低效率问题。该框架不仅支持多种内部任务,还能泛化到未见过的任务,通过可视化示例帮助模型理解任务。这种方法利用了先进的图像填充模型的强生成先验,为图像生成提供了强有力的支持。
AI学习平台
Generative AI Courses是一家提供AI学习课程的在线平台。通过课程学习,用户可以掌握GenAI、AI、机器学习、深度学习、chatGPT、DALLE、图像生成、视频生成、文本生成等技术,并了解2024年AI领域的最新发展。
深度学习文档解析API
Cradl AI是一个专为开发者和具有高级数据捕获需求的企业设计的文档解析API。利用深度学习的强大能力,快速构建、训练和部署先进的文档解析模型,无需具备机器学习经验。提供灵活的定价和部署选项,适用于各种场景。
xMode是一个AI图像训练平台,帮助用户训练和生成AI图像。
xMode是一个专注于AI图像训练的平台,用户可以利用其强大的算法和工具训练AI模型,快速生成高质量的图像内容。xMode的主要优点在于提供高效的训练和生成功能,背后支持先进的深度学习技术。该平台定位于为用户提供方便、快捷的AI图像训练解决方案。
AI春联生成器 - 创意十足的春节对联,让AI拿捏你的心弦。
AI春联生成器是一款由YunYouJun开发的智能春联生成器,旨在为用户提供个性化、创意十足的春节对联。利用先进的深度学习技术,用户可以根据输入和需求生成独特的春联对。支持多种对联样式选择,包括横批从右往左、上联在右下联在左等多种风格,实现更灵活的排版。用户还可以定制字体,使春联更具艺术感。通过配置DeepSeek开发平台的API Key,用户可以享受更强大的AI生成功能。提供多语言界面,方便全球用户使用。
高级API,简化TensorFlow深度学习
TFLearn是一个基于TensorFlow的深度学习库,提供了一个高级API,用于实现深度神经网络。它具有易于使用和理解的高级API,快速的原型设计功能,全面的TensorFlow透明性,并支持最新的深度学习技术。TFLearn支持卷积网络、LSTM、双向RNN、批量归一化、PReLU、残差网络、生成网络等模型。可以用于图像分类、序列生成等任务。
一个基于深度学习的图像和视频描述模型。
Describe Anything 模型(DAM)能够处理图像或视频的特定区域,并生成详细描述。它的主要优点在于可以通过简单的标记(点、框、涂鸦或掩码)来生成高质量的本地化描述,极大地提升了计算机视觉领域的图像理解能力。该模型由 NVIDIA 和多所大学联合开发,适合用于研究、开发和实际应用中。
自动生成丰富详细的图像描述
image-textualization 是一个自动框架,用于生成丰富和详细的图像描述。该框架利用深度学习技术,能够自动从图像中提取信息,并生成准确、详细的描述文本。这项技术在图像识别、内容生成和辅助视觉障碍人士等领域具有重要应用价值。
深度学习API,简单、灵活、强大
Keras是一个为人类设计的API,遵循最佳实践,简化认知负荷,提供一致而简单的API,最大限度地减少常见用例所需的用户操作次数,并提供清晰而可操作的错误信息。Keras旨在为任何希望推出基于机器学习的应用程序的开发人员提供不公平的优势。Keras专注于调试速度、代码优雅性和简洁性、可维护性和可部署性。使用Keras,您的代码库更小,更易读,更易于迭代。您的模型在XLA编译和Autograph优化的加持下运行更快,并且更容易在每个平台(服务器、移动设备、浏览器、嵌入式设备)上部署。
强大的图像生成模型
Stable Diffusion 3.5是Stability AI推出的一款图像生成模型,具有多种变体,包括Stable Diffusion 3.5 Large和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo。这些模型可高度定制,能在消费级硬件上运行,并且根据Stability AI社区许可协议,可以免费用于商业和非商业用途。该模型的发布体现了Stability AI致力于让视觉媒体变革的工具更易于获取、更前沿、更自由的使命。
深度学习天气预测模型
GraphCast是由Google DeepMind开发的深度学习模型,专注于全球中期天气预报。该模型通过先进的机器学习技术,能够预测天气变化,提高预报的准确性和速度。GraphCast模型在科学研究中发挥重要作用,有助于更好地理解和预测天气模式,对气象学、农业、航空等多个领域具有重要价值。
基于深度学习的AI软件,将任何人脸照片生成达芬奇风格的肖像
DaVinciFace是一款基于深度学习的软件,使用生成对抗网络(GAN)技术,能够从任何人脸照片中生成达芬奇风格的肖像。具有超过5亿个训练参数的生成神经网络,仅需不到2分钟即可生成达芬奇风格的肖像。该软件可应用于艺术创作、娱乐等场景。免费生成的肖像带有logo,商业用途需要购买无logo的高分辨率版本。
高效能的文本到图像生成模型
SDXL Flash是由SD社区与Project Fluently合作推出的文本到图像生成模型。它在保持生成图像质量的同时,提供了比LCM、Turbo、Lightning和Hyper更快的处理速度。该模型基于Stable Diffusion XL技术,通过优化步骤和CFG(Guidance)参数,实现了图像生成的高效率和高质量。
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。
这是一个使用深度学习为文字描述生成动画视频的模型
AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。
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