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。
一款通过生成模型提升图像生成一致性的工具。
UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型,通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入,实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性,适用于各种创意图像生成任务。
为 Diffusion Transformer 提供高效灵活的控制框架。
EasyControl 是一个为 Diffusion Transformer(扩散变换器)提供高效灵活控制的框架,旨在解决当前 DiT 生态系统中存在的效率瓶颈和模型适应性不足等问题。其主要优点包括:支持多种条件组合、提高生成灵活性和推理效率。该产品是基于最新研究成果开发的,适合在图像生成、风格转换等领域使用。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
使用 AI 技术创造独特的吉卜力风格纹身。
Ghibli Tattoo Generator 是一个基于 AI 的纹身设计平台,允许用户根据自己的想法生成吉卜力风格的独特纹身。用户只需输入描述,选择样式和颜色,即可获取个性化的纹身设计。该产品的主要优点包括用户隐私保护、生成设计的唯一性和多样性,适合所有吉卜力电影爱好者。产品提供多个定价方案,满足不同需求,最基本的方案免费使用。
使用 AI 技术无缝合并图像,轻松生成创意艺术。
AI 图像融合工具利用先进的 AI 技术,能够快速无缝地合并多张图片,生成高质量的视觉效果。该工具适合数字艺术家、营销人员和摄影师等专业人士使用。定价方面,提供多个套餐,包括免费和付费版本,以满足不同用户的需求。
ImageGPT是一款集成了多种AI图像模型、工具和生成器的全能平台。
ImageGPT是一个全能平台,提供AI图像生成、增强和编辑工具,包括Flux AI、Recraft AI、Ideogram、Stable Diffusion、DALL-E、Imagen等。它的主要优点在于集成了多种先进AI模型,能够实现高效的图像处理和生成。
DreamO 是一个统一的图像定制框架。
DreamO 是一种先进的图像定制模型,旨在提高图像生成的保真度和灵活性。该框架结合了 VAE 特征编码,适用于各种输入,特别是在角色身份的保留方面表现出色。支持消费级 GPU,具有 8 位量化和 CPU 卸载功能,适应不同硬件环境。该模型的不断更新使其在解决过度饱和和面部塑料感问题上取得了一定进展,旨在为用户提供更优质的图像生成体验。
基于文本提示生成物理稳定且可组装的乐高设计。
LegoGPT 是第一个通过文本提示生成物理稳定的乐高模型的方法。该技术使用大规模的乐高设计数据集,并通过自回归语言模型生成下一个乐高砖块,同时应用物理约束以保证模型的稳定性。其主要优点包括生成多样且美观的设计,支持人工和机器人组装,并具备自动化生成和纹理上色能力。
通过音频扩散模型实现源分离和合成的创新方法。
Audio-SDS 是一个将 Score Distillation Sampling(SDS)概念应用于音频扩散模型的框架。该技术能够在不需要专门数据集的情况下,利用大型预训练模型进行多种音频任务,如物理引导的冲击声合成和基于提示的源分离。其主要优点在于通过一系列迭代优化,使得复杂的音频生成任务变得更为高效。此技术具有广泛的应用前景,能够为未来的音频生成和处理研究提供坚实基础。
基于 Next.js 的多模型 AI 绘画应用,支持文生图和图生图功能。
魔法 AI 绘画是一款利用最新的人工智能技术,支持多种生成模式的图像生成工具。用户可以通过文字描述生成图像,或对已有图片进行编辑,享受现代化的用户体验。该产品专注于个人用户和设计师,允许用户自定义生成参数,确保生成的图片符合需求。该应用提供本地数据存储,确保用户的隐私安全。
利用先进的提示生成器和优化工具,将想法转化为令人惊叹的AI艺术。
AI图像提示生成器是一款强大的工具,可帮助用户生成和优化图像提示,用于Flux、Midjourney和Stable Diffusion模型。其主要优点包括自动生成详细的艺术提示、提供专业质量输出、简化提示工程等。
F Lite 是一款 10B 参数的扩散模型,专注于合法和安全内容。
F Lite 是由 Freepik 和 Fal 开发的一个大型扩散模型,具有 100 亿个参数,专门训练于版权安全和适合工作环境 (SFW) 的内容。该模型基于 Freepik 的内部数据集,包含约 8000 万张合法合规的图像,标志着公开可用的模型在这一规模上首次专注于合法和安全的内容。它的技术报告提供了详细的模型信息,并且使用了 CreativeML Open RAIL-M 许可证进行分发。该模型的设计旨在推动人工智能的开放性和可用性。
开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。
Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型,具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目,由社区支持,旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数,支持 512 个令牌长度输入,并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型,推动技术进步。
基于 Intel Arc GPU 的 AI 图像生成与聊天机器人应用。
AI Playground 是一个开源项目,旨在为用户提供 AI 图像创建、图像风格化和聊天机器人的功能。它专为使用 Intel® Arc™ GPU 的 PC 设计,支持多种生成 AI 库和模型。此应用程序的主要优点在于其强大的图像生成能力和便捷的使用体验。适合 AI 开发者、设计师和爱好者,帮助他们探索和利用先进的 AI 技术。该软件为用户提供了自由选择和下载模型的灵活性,适合各种应用场景。
一个集成视觉理解和生成的多模态生成模型。
Liquid 是一个自回归生成模型,通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间,促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入,减少了对资源的依赖,同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。
吉卜力风格图像生成器,支持无限生成。
Ghiblio 是基于 ChatGPT 4o 模型的吉卜力风格图像生成器。它可以将文字和图片转化为充满魔力的吉卜力风格插画,支持多种动画风格,提供丰富的创作可能性。Ghiblio 的定价灵活,适合不同需求的用户,提供免费体验和多个付费套餐,满足从普通用户到专业创作者的多样化需求。
精选展示 OpenAI GPT-4o 生成的多样化 AI 艺术图像与提示。
Awesome GPT-4o Images 是一个展示 OpenAI 最新多模态模型 GPT-4o 生成的图片和提示的集合。该产品充分展示了 GPT-4o 在文本与图像理解方面的能力,支持多种艺术风格的生成。它适合设计师、艺术创作者和任何对 AI 艺术感兴趣的人。该项目是免费开放的,旨在激发创作灵感并推动 AI 艺术的发展。
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