需求人群:
"目标受众为需要进行高分辨率图像和视频生成的研究者和开发者,特别是那些寻求在文本条件生成领域中提高质量和效率的专业人士。PCM提供了一种新的解决方案,可以帮助他们在保持生成速度的同时,获得更高质量的生成结果。"
使用场景示例:
在文本到图像生成任务中,使用PCM模型生成与描述相符的高质量图像。
结合Stable Diffusion XL模型,利用PCM进行多步骤的高分辨率图像生成。
在视频生成领域,使用PCM模型在低步骤下稳定生成高质量的动画视频。
产品特色:
解决了LCM在不同推理步骤下生成结果不一致的问题
改善了LCM在低步骤区间的分布一致性,提高了生成质量
通过创新策略在训练和推理阶段提升了生成效果
支持与Stable Diffusion和Stable Diffusion XL基础模型的结合使用
在文本到图像的生成质量上与先前最佳方法进行了比较
提供了生成高质量视频的能力,即使在低步骤区间也能稳定生成
使用教程:
步骤一:了解PCM模型的基本原理和特性。
步骤二:获取PCM模型的代码和必要的基础模型,如Stable Diffusion。
步骤三:根据具体任务需求,配置模型参数和训练数据。
步骤四:进行模型训练,优化参数以获得最佳生成效果。
步骤五:使用训练好的模型进行图像或视频的生成任务。
步骤六:评估生成结果,根据反馈调整模型参数或训练策略。
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一种新的文本条件高分辨率生成模型
Phased Consistency Model(PCM)是一种新型的生成模型,旨在解决Latent Consistency Model(LCM)在文本条件高分辨率生成中的局限性。PCM通过创新的策略在训练和推理阶段提高了生成质量,并通过广泛的实验验证了其在不同步骤(1步、2步、4步、8步、16步)下与Stable Diffusion和Stable Diffusion XL基础模型的结合效果。
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。
连续时间一致性模型的简化、稳定与扩展
OpenAI 提出的连续时间一致性模型(sCM)是一种生成模型,它在生成高质量样本时,只需要两个采样步骤,与领先的扩散模型相比,具有显著的速度优势。sCM 通过简化理论公式,稳定并扩展了大规模数据集的训练,使得在保持样本质量的同时,大幅减少了采样时间,为实时应用提供了可能性。
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。
下一代多模态智能模型
Emu3是一套最新的多模态模型,仅通过下一个token预测进行训练,能够处理图像、文本和视频。它在生成和感知任务上超越了多个特定任务的旗舰模型,并且不需要扩散或组合架构。Emu3通过将多模态序列统一到一个单一的transformer模型中,简化了复杂的多模态模型设计,展示了在训练和推理过程中扩展的巨大潜力。
集成空间编织注意力,提升扩散模型的高保真条件
HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型,旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征,并将其作为输入到HMControlModule,从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块,提高了生成视频的连续性和保真度。此外,HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情,以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint,实现了框架的热插拔适配器,不会影响T2I模型的泛化能力。
谷歌旗下领先的人工智能研究公司
Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司,专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名,其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题,推动科学和医学的进步。
通过生成式AI激活人类潜能
Stability AI是一个专注于生成式人工智能技术的公司,提供多种AI模型,包括文本到图像、视频、音频、3D和语言模型。这些模型能够处理复杂提示,生成逼真的图像和视频,以及高质量的音乐和音效。公司提供灵活的许可选项,包括自托管许可和平台API,以满足不同用户的需求。Stability AI致力于通过开放模型,为全球每个人提供高质量的AI服务。
ViPer是一种个性化方法,通过要求用户对几张图片发表评论,解释他们的喜好和不喜好,提取个人偏好。这些偏好指导文本到图像模型生成符合个人口味的图像。
ViPer是一种个性化生成模型,可以根据用户的视觉偏好生成符合个人口味的图像。该模型使用了稳定扩散XL技术,可以在保持图像质量的同时实现个性化生成。ViPer的主要优点是可以为用户提供个性化的图像生成服务,满足用户的个性化需求。
生成多视角视频的模型
Stable Video 4D (SV4D) 是基于 Stable Video Diffusion (SVD) 和 Stable Video 3D (SV3D) 的生成模型,它接受单一视角的视频并生成该对象的多个新视角视频(4D 图像矩阵)。该模型训练生成 40 帧(5 个视频帧 x 8 个摄像机视角)在 576x576 分辨率下,给定 5 个相同大小的参考帧。通过运行 SV3D 生成轨道视频,然后使用轨道视频作为 SV4D 的参考视图,并输入视频作为参考帧,进行 4D 采样。该模型还通过使用生成的第一帧作为锚点,然后密集采样(插值)剩余帧来生成更长的新视角视频。
开源的基于流的文本到图像生成模型
AuraFlow v0.1是一个完全开源的、基于流的文本到图像生成模型,它在GenEval上达到了最先进的结果。目前模型处于beta阶段,正在不断改进中,社区反馈至关重要。感谢两位工程师@cloneofsimo和@isidentical将此项目变为现实,以及为该项目奠定基础的研究人员。
可控视频和图像生成技术
ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型,它通过减少高达90%的可训练参数,实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式,并且可以与LoRA技术结合使用,以改变风格并确保更稳定的生成效果。
Imagen 3是我们质量最高的文本到图像模型,能够生成具有更好细节、更丰富光照和更少干扰性伪影的图像。
Imagen 3是我们质量最高的文本到图像模型,能够生成具有更好细节、更丰富光照和更少干扰性伪影的图像。Imagen 3通过改进文本理解能力,可以生成多种视觉风格的图像,并捕捉长文本提示中的小细节。Imagen 3可用于生成快速草图到高分辨率图像等不同类型任务,并提供多个优化版本。
AI图像、视频和广告生成器
Darwin Studio是一款AI图像、视频和广告生成器,通过使用AI技术和算法,帮助用户快速生成高质量的图像、视频和广告。它具有高效、智能、创新的特点,可以大大提升创意工作效率。
StoryDiffusion 能够通过生成一致的图像和视频来创造魔法故事。
StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型,它通过一致自注意力机制和运动预测器,能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像,并且可以扩展到视频生成,为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响,并且鼓励用户负责任地使用该工具。
智能工具,激发创意无限
DeepAI是一个提供多种人工智能工具的网站,包括AI视频生成器、AI图像生成器、AI图像编辑器和AI角色聊天等。用户可以利用这些工具将静态图片和文本提示转换成简短的视频动画,或者通过输入提示来生成图像。DeepAI的AI图像编辑器允许用户快速编辑图片,而AI角色聊天则可以与各种角色进行互动。此外,还有去除背景和给黑白照片上色的功能。DeepAI提供PRO会员服务,享受无广告体验、私有图片存储和API访问等特权。
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。
一站式AI助手,为您提供生成文本、图像、代码、视频、音频等的解决方案
Ultimate AI Assistant是一款综合AI助手,可帮助您简化任务,提高工作效率。它提供了生成文本、图像、代码、视频、音频等多种功能,具有高度定制化的AI解决方案。无论您是需要生成创意文案、设计图像、编写代码、制作视频还是创作音乐,Ultimate AI Assistant都能满足您的需求。该产品定价根据功能和使用量而定,详情请访问官方网站。
AI图像、视频、音乐生成工具
ApolloAI是一款人工智能平台,提供AI图像、视频、音乐、语音合成等功能。用户可以通过文本或图片输入生成多种类型的内容,具备商业使用权。定价灵活,提供订阅和一次性购买两种模式。
一种可控的图像到视频生成框架
Motion-I2V是一种全新的框架,用于实现一致且可控的图像到视频生成(I2V)。与以往直接学习复杂图像到视频映射的方法不同,Motion-I2V将I2V分解为两个阶段,并采用显式运动建模。在第一阶段,我们提出了基于扩散的运动场预测器,专注于推断参考图像像素的轨迹。在第二阶段,我们提出了增强的运动增强时间注意力,以增强视频潜在扩散模型中有限的一维时间注意力。该模块可以在第一阶段预测的轨迹的指导下,有效地将参考图像特征传播到合成帧。与现有方法相比,Motion-I2V即使在存在大运动和视角变化的情况下,也能生成更一致的视频。通过为第一阶段训练稀疏轨迹控制网络,Motion-I2V可以支持用户精确控制运动轨迹和运动区域,具有稀疏轨迹和区域注释的控制能力。这比仅依赖文本说明更可控。此外,Motion-I2V的第二阶段自然地支持零样本视频到视频转换。定性和定量比较表明,Motion-I2V在一致且可控的图像到视频生成方面优于先前的方法。
开源生成模型训练、调优与推理框架
SCEPTER是一个开源代码库,致力于生成式模型的训练、调优和推理,涵盖图像生成、迁移、编辑等一系列下游任务。它整合了社区主流实现以及阿里巴巴通逸实验室自研方法,为生成式领域的研究人员和从业者提供全面、通用的工具集。这个多功能库旨在促进创新,加速这个快速发展的领域的进步。
SCEdit是一个高效和可控制的图像扩散生成框架
SCEdit是一个由阿里巴巴提出的高效的生成模型精调框架。该框架增强了下游文本到图像生成任务的精调能力,并实现了对特定生成场景的快速适配,相比LoRA可以节省30%-50%的训练内存成本。此外,它可以直接扩展到可控图像生成任务,只需要ControlNet条件生成所需参数量的7.9%,并可以节省30%的内存使用。它支持各种条件生成任务,包括边缘图、深度图、分割图、姿态、色彩图以及图像补全等。
AI云平台,为Comfy UI提供强大支持
Drip Art AI是一个基于云的强大的Comfy UI后端,为开发者和专业用户提供最新的生成AI技术来生成令人惊叹的图像和视频。只需将您的工作流程和模型拖放到Drip中,我们将解决其他所有问题。
W.A.L.T是一个基于变分扩散模型的实景视频生成方法
W.A.L.T是一个基于transformer的实景视频生成方法,通过联合压缩图像和视频到一个统一的潜在空间,实现跨模态的训练和生成。它使用了窗注意力机制来提高内存和训练效率。该方法在多个视频和图像生成基准测试上取得了最先进的性能。
用文字创建、定制、吸引,Snowpixel 让您轻松生成美丽的图片、视频、音乐等作品。
Snowpixel 是一个能够通过文字生成美丽图片、视频、音乐等作品的平台。用户可以使用自己的数据训练定制模型,为作品增添个性化的风格。Snowpixel 提供了视频生成、音乐生成、图片生成、音频生成、3D 对象生成和像素艺术模型等功能。用户可以在不同的场景下使用 Snowpixel,比如创作个性化作品、定制模型、生成音乐、生成视频等。Snowpixel 的定价灵活,用户可以按需选择付费。
更高效、先进的文本和图像生成模型
CM3leon是一款集文本到图像和图像到文本生成于一身的先进模型。它采用了适应自文本模型的训练配方,包括大规模检索增强预训练阶段和多任务监督微调阶段。CM3leon具有与自回归模型相似的多样性和有效性,同时训练成本低、推理效率高。它是一种因果屏蔽的混合模态(CM3)模型,可以根据任意图像和文本内容生成文本和图像序列。相比以往只能进行文本到图像或图像到文本生成的模型,CM3leon在多模态生成方面具有更高的功能拓展。
发现、创新、变现AI创意
AI创意市场是一个AI创意产品的在线市场,用户可以轻松买卖AI动力激发的创意,从文本生成开始,未来还会引入图像、视频和音频生成等更多功能。AI创意市场让用户进行交易并学习AI的最佳应用。
智能AI图像生成
Astria是一款智能AI图像生成工具,通过高质量的Fine-tuning技术,用户可以轻松创建定制化的图像。无需管理GPU、Python脚本和调整超参数,Astria提供稳定高效的生成结果。Astria还提供视频生成功能,可以根据用户的概念创造出具有动态效果的图像。使用Astria API,开发者可以快速接入并轻松使用Astria的功能。无论是个人创作还是商业应用,Astria都能帮助用户快速生成优质图像。
统一可控的视频生成方法
AnimateAnything是一个统一的可控视频生成方法,它支持在不同条件下进行精确和一致的视频操作,包括相机轨迹、文本提示和用户动作注释。该技术通过设计多尺度控制特征融合网络来构建不同条件下的通用运动表示,并将所有控制信息转换为逐帧光流,以此作为运动先导来指导视频生成。此外,为了减少大规模运动引起的闪烁问题,提出了基于频率的稳定模块,以确保视频在频域的一致性,增强时间连贯性。实验表明,AnimateAnything的方法优于现有的最先进方法。
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