需求人群:
"本产品特别适合从事图像处理和创作的艺术家、研究人员及开发者。通过使用该模型,他们能够轻松实现图像风格的转化和细节的提取,助力他们的创作和研究工作。"
使用场景示例:
使用 Qwen-Image-i2L-Style 模型快速生成风格化图像。
结合 Qwen-Image-i2L-Coarse 和 Qwen-Image-i2L-Fine 进行细节丰富的图像生成。
通过 Qwen-Image-i2L-Bias 模型使生成图像更接近 Qwen-Image 的风格。
产品特色:
将输入图像转换为 LoRA 模型,支持风格迁移。
提供多种不同版本的模型以满足不同需求。
支持高分辨率图像编码,保持更多细节信息。
兼容多个图像编码器,提供灵活的应用场景。
可与其他模型结合使用,加速训练过程。
开放源码,促进社区合作与创新。
使用简单的推理代码,便于开发者使用。
适用于多种类型的图像生成任务。
使用教程:
安装 DiffSynth-Studio 并下载相关模型。
加载输入图像并使用适当的模型进行推理。
运行推理代码生成 LoRA 模型。
使用生成的 LoRA 模型进行图像生成或风格迁移。
保存生成的图像或模型以备后续使用。
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快速神经风格迁移的ComfyUI节点
ComfyUI-Fast-Style-Transfer是一个基于PyTorch框架开发的快速神经风格迁移插件,它允许用户通过简单的操作实现图像的风格转换。该插件基于fast-neural-style-pytorch项目,目前只移植了基础的推理功能。用户可以自定义风格,通过训练自己的模型来实现独特的风格迁移效果。
一款将图像转化为 LoRA 模型的先进工具。
Qwen-Image-i2L 是一款创新的模型,通过将输入图像转化为 LoRA 模型,支持风格迁移与细节生成,适用于各类视觉创作需求。它包含多个版本以满足不同的细节保留需求,适合研究人员和艺术家使用。
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。
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。
基于Flux的IC-Light模型,专注于图像细节保留和风格化处理
IC-Light V2是一系列基于Flux的IC-Light模型,采用16ch VAE和原生高分辨率技术。该模型在细节保留、风格化图像处理等方面相较于前代有显著提升。它特别适合需要在保持图像细节的同时进行风格化处理的应用场景。目前,该模型以非商业性质发布,主要面向个人用户和研究者。
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。
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。
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。
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。
图像材质迁移技术
ZeST是由牛津大学、Stability AI 和 MIT CSAIL 研究团队共同开发的图像材质迁移技术,它能够在无需任何先前训练的情况下,实现从一张图像到另一张图像中对象的材质迁移。ZeST支持单一材质的迁移,并能处理单一图像中的多重材质编辑,用户可以轻松地将一种材质应用到图像中的多个对象上。此外,ZeST还支持在设备上快速处理图像,摆脱了对云计算或服务器端处理的依赖,大大提高了效率。
文本到图像生成中保持内容的样式迁移
InstantStyle-Plus 是一种先进的图像生成模型,专注于在文本到图像的生成过程中实现样式迁移,同时保持原始内容的完整性。它通过分解风格迁移任务为风格注入、空间结构保持和语义内容保持三个子任务,利用InstantStyle框架,以一种高效、轻量的方式实现风格注入。该模型通过反转内容潜在噪声和使用Tile ControlNet来保持空间构图,并通过全局语义适配器增强语义内容的保真度。此外,还使用风格提取器作为鉴别器,提供额外的风格指导。InstantStyle-Plus 的主要优点在于它能够在不牺牲内容完整性的前提下,实现风格与内容的和谐统一。
内容风格合成在文本到图像生成中的应用
CSGO是一个基于内容风格合成的文本到图像生成模型,它通过一个数据构建管道生成并自动清洗风格化数据三元组,构建了首个大规模的风格迁移数据集IMAGStyle,包含210k图像三元组。CSGO模型采用端到端训练,明确解耦内容和风格特征,通过独立特征注入实现。它实现了图像驱动的风格迁移、文本驱动的风格合成以及文本编辑驱动的风格合成,具有无需微调即可推理、保持原始文本到图像模型的生成能力、统一风格迁移和风格合成等优点。
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。
一种基于潜在扩散模型的自监督层次化化妆迁移技术
SHMT是一种自监督的层次化化妆迁移技术,通过潜在扩散模型实现。该技术能够在不需要显式标注的情况下,将一种面部妆容自然地迁移到另一种面部上。其主要优点在于能够处理复杂的面部特征和表情变化,提供高质量的迁移效果。该技术在NeurIPS 2024上被接受,展示了其在图像处理领域的创新性和实用性。
使用频域分解进行高保真、可迁移的NeRF编辑
Freditor是一种基于频域分解的NeRF编辑方法。它可以实现高保真的NeRF场景编辑,并且可迁移到其他场景。该方法将NeRF场景划分为高频和低频两部分,对低频部分进行风格迁移,并将高频细节重新集成,从而生成高保真的编辑结果。Freditor还支持在推理过程中对编辑强度进行控制。实验表明,该方法在保真度和可迁移性方面都优于现有的NeRF编辑方法。
人工智能风格迁移视频软件
NeuralStyler AI是一款人工智能风格迁移视频软件。它可以将您的视频、图片、GIF动图转换成著名艺术家的艺术作品风格,如梵高、康定斯基、塞尚等。支持CPU和GPU(最新N卡)处理。单用户授权价格100美元。
基于深度强化学习的模型微调框架
ReFT是一个开源的研究项目,旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调,以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据,以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数,以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示,ReFT基于Codellama和Galactica模型,遵循Apache2.0许可证。
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。
强大的AI图像编辑平台,用GPT - Image - 2技术生成、编辑和增强专业图像。
GPT Image 2是一款强大的AI图像编辑平台,依托先进的GPT - Image - 2技术。其重要性在于为用户提供了便捷、高效且高质量的图像创作和编辑解决方案。主要优点包括能够快速将文本描述转化为高质量图像,支持多种艺术风格,具备智能编辑和风格迁移等功能,还提供背景处理工具。产品背景是在AI技术不断发展的背景下,满足创作者对高效图像创作的需求。该产品提供免费试用,定位为面向全球创意团队、设计师、营销人员和内容创作者等专业人士以及个人创作者的图像创作和编辑平台。
一站式深度学习解决方案
深度学习助手是一款集模型训练、数据处理和结果分析于一体的深度学习平台。它提供丰富的神经网络模型,可以帮助用户快速构建和训练自己的深度学习模型。同时,它还具备数据预处理功能,方便用户对数据进行清洗和转换。除此之外,深度学习助手还提供了强大的结果分析工具,帮助用户深入理解和优化模型效果。定价灵活合理,适用于个人开发者和企业用户。
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。
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。
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。
AI图像转换,一键实现多种风格变换
FreePhotoAI是一个基于AI的图像转换平台,提供多种风格变换功能,包括3D渲染、像素化、粘土效果等,满足用户对图像创意和个性化的需求。产品支持背景替换、风格转换和图像增强,适用于创意设计、社交媒体分享等场景。
深入理解深度学习的原理与应用
《Understanding Deep Learning》是一本深入探讨深度学习原理和应用的书籍。它提供了丰富的数学背景知识、监督学习、神经网络的构建与训练等深度学习领域的全面内容。书中提供的Python笔记本练习帮助读者通过实践来加深理解。此外,还有为教师提供的资源,包括图像、幻灯片和教辅材料。
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