需求人群:
"目标受众为需要生成高质量图像的研究人员和开发者,尤其是在实时应用领域,如游戏、虚拟现实、增强现实等。sCM 的快速生成能力使得这些领域的开发者能够实时生成高质量的图像内容,提升用户体验。"
使用场景示例:
在游戏开发中,sCM 可以用于实时生成游戏环境和角色。
在虚拟现实领域,sCM 可以用于快速生成虚拟场景,提升沉浸感。
在增强现实应用中,sCM 可以用于实时生成与现实世界融合的虚拟元素。
产品特色:
生成高质量图像:sCM 能够生成与领先扩散模型质量相当的图像。
快速采样:sCM 仅需两个采样步骤,实现了约50倍的实时生成速度提升。
大规模数据集训练:sCM 能够扩展到在 ImageNet 数据集上进行 1.5 亿参数的训练。
高效率:在单个 A100 GPU 上,生成单个样本仅需 0.11 秒。
较少的计算成本:sCM 的有效采样计算量远低于其他方法,减少了资源消耗。
与教师扩散模型的一致性:sCM 在样本质量上与教师扩散模型保持一致,随着模型规模的增加,质量差距缩小。
实时应用潜力:sCM 的快速生成能力为图像、音频和视频等领域的实时应用打开了新的可能性。
使用教程:
1. 访问 OpenAI 官网并下载 sCM 模型。
2. 准备或获取需要生成的图像的数据集。
3. 使用 sCM 模型对数据集进行训练,直至模型学会生成高质量的图像。
4. 利用训练好的 sCM 模型进行图像生成,只需两个采样步骤即可获得结果。
5. 根据应用需求,对生成的图像进行后处理和优化。
6. 将生成的图像应用到相应的实时应用场景中。
浏览量:1
最新流量情况
月访问量
5.51m
平均访问时长
00:01:46
每次访问页数
2.18
跳出率
57.47%
流量来源
直接访问
67.30%
自然搜索
25.87%
邮件
0.05%
外链引荐
6.31%
社交媒体
0.41%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
巴西
6.84%
加拿大
3.32%
英国
3.32%
印度
9.32%
美国
19.02%
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。
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。
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。
高性能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,由 Stability AI 开发。该模型在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面都有显著提升。它使用三个固定的预训练文本编码器,并通过 QK 归一化技术提高训练稳定性。此外,该模型在训练数据和策略上使用了包括合成数据和过滤后的公开可用数据。Stable Diffusion 3.5 Large 模型在遵守社区许可协议的前提下,可以免费用于研究、非商业用途,以及年收入少于100万美元的组织或个人的商业用途。
轻量级推理模型,用于生成高质量图像
Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型,它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5,并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求,使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement,并且可以免费使用。
基于文本生成高质量图像的AI模型
SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light是一个基于文本到图像生成的AI模型,通过使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术,该模型能够根据用户提供的文本提示生成高质量的图像。这种技术的重要性在于它能够以较低的计算成本实现模型的微调,同时保持生成图像的多样性和质量。该模型基于Stable Diffusion 3.5 Large模型,并在此基础上进行了优化和调整,以适应特定的图像生成需求。
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。
开源的去蒸馏FLUX模型
LibreFLUX是一个基于Apache 2.0许可的开源版本,提供了完整的T5上下文长度,使用注意力掩码,恢复了分类器自由引导,并去除了大部分FLUX美学微调/DPO。这意味着它比基础FLUX更不美观,但有潜力更容易地微调到任何新的分布。LibreFLUX的开发秉承开源软件的核心原则,即使用困难,比专有解决方案更慢、更笨拙,并且审美停留在21世纪初。
利用AI提升媒体处理和数字资产管理效率
ImageKit AI是一个结合了人工智能和生成式AI的媒体处理和数字资产管理平台。它通过AI技术,如图像扩展、智能裁剪、背景移除、添加阴影、通过文本提示生成图像等,帮助用户提升媒体内容的质量和处理效率。ImageKit AI的背景是满足现代数字媒体管理的需求,它通过AI技术简化了图像处理流程,降低了成本,并提高了内容的个性化和质量。产品定位于为企业提供高效、智能的媒体内容管理解决方案。
多模态理解和生成的统一模型
Janus是一个创新的自回归框架,它通过分离视觉编码来实现多模态理解和生成的统一。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还增强了框架的灵活性。Janus超越了以往的统一模型,并与特定任务的模型性能相匹配或超越。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的强有力候选者。
文本到图像生成的自适应工作流
ComfyGen 是一个专注于文本到图像生成的自适应工作流系统,它通过学习用户提示来自动化并定制有效的工作流。这项技术的出现,标志着从使用单一模型到结合多个专业组件的复杂工作流的转变,旨在提高图像生成的质量。ComfyGen 背后的主要优点是能够根据用户的文本提示自动调整工作流,以生成更高质量的图像,这对于需要生成特定风格或主题图像的用户来说非常重要。
基于AI的动画图片生成平台
AnimeGen是一个利用先进AI模型将文本提示转化为动漫风格图片的在线工具。它通过复杂的算法和机器学习技术,为用户提供了一种简单快捷的方式来生成高质量的动漫图片,非常适合艺术家、内容创作者和动漫爱好者探索新的创作可能性。AnimeGen支持80多种语言,生成的图片公开显示并可被搜索引擎抓取,是一个多功能的创意工具。
基于AI生成图像的3D渲染模型
Toy Box Flux是一个基于AI生成图像训练的3D渲染模型,它结合了现有的3D LoRA模型和Coloring Book Flux LoRA的权重,形成了独特的风格。该模型特别适合生成具有特定风格的玩具设计图像。它在物体和人物主体上表现最佳,动物的表现则因训练图像中的数据不足而不稳定。此外,该模型还能提高室内3D渲染的真实感。计划在v2版本中通过混合更多生成的输出和预先存在的输出来加强这种风格的一致性。
免费在线视频和图片编辑器
GStory是一个在线视频和图片编辑平台,提供多种智能编辑功能,如背景更换、增强器、水印去除和AI图像生成器。它通过AI技术简化商业视频编辑流程,提高效率,降低成本,并被超过50,000家不同规模的公司所信赖。
定制化图像生成的先进方法
DisEnvisioner是一种先进的图像生成技术,它通过分离和增强主题特征来生成定制化的图像,无需繁琐的调整或依赖多张参考图片。该技术有效地区分并增强了主题特征,同时过滤掉了不相关的属性,实现了在编辑性和身份保持方面的卓越个性化质量。DisEnvisioner的研究背景基于当前图像生成领域对于从视觉提示中提取主题特征的需求,它通过创新的方法解决了现有技术在这一领域的挑战。
利用随机微分方程进行语义图像反转和编辑
RF-Inversion是一个专注于图像生成和编辑的技术,它通过随机微分方程(SDE)来实现图像的反转和编辑。这项技术的主要优点在于它不需要额外的训练、潜在优化、提示调整或复杂的注意力处理器,即可实现高效的图像反转和编辑。RF-Inversion在零样本反转和编辑方面表现出色,超越了以往的工作,在笔画到图像合成和语义图像编辑方面,通过大规模人类评估确认了用户偏好。该技术背景信息显示,它由德克萨斯大学奥斯汀分校和谷歌的研究人员共同开发,得到了NSF资助和其他研究合作奖的支持。
基于Stable Diffusion的LoRA模型,生成逼真动漫风格图像
RealAnime - Detailed V1 是一个基于Stable Diffusion的LoRA模型,专门用于生成逼真的动漫风格图像。该模型通过深度学习技术,能够理解并生成高质量的动漫人物图像,满足动漫爱好者和专业插画师的需求。它的重要性在于能够大幅度提高动漫风格图像的生成效率和质量,为动漫产业提供强大的技术支持。目前,该模型在Tensor.Art平台上提供,用户可以通过在线方式使用,无需下载安装,方便快捷。价格方面,用户可以通过购买Buffet计划来解锁下载权益,享受更灵活的使用方式。
生成融合宫崎骏风格和新海诚氛围的梦幻风景图
Flux Ghibsky Illustration 是一个基于文本生成图像的模型,它结合了宫崎骏动画工作室的奇幻细节和新海诚作品中的宁静天空,创造出迷人的场景。该模型特别适合创造梦幻般的视觉效果,用户可以通过特定的触发词来生成具有独特审美的图像。它是基于Hugging Face平台的开源项目,允许用户下载模型并在Replicate上运行。
基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,用于文本到图像生成。
FLUX.1-Turbo-Alpha是一个基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,由AlimamaCreative Team发布。该模型使用多头鉴别器来提高蒸馏质量,可以用于文本到图像(T2I)、修复控制网络等FLUX相关模型。推荐使用指导比例为3.5,Lora比例为1。该模型在1M开源和内部源图像上进行训练,采用对抗性训练提高质量,固定原始FLUX.1-dev变换器作为鉴别器主干,并在每层变换器上添加多头。
一键式创意图像生成模型
FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template 是一个基于 LoRA 训练的图像生成模型,由 Shakker-Labs 提供。该模型专注于创意照片生成,能够将用户的文本提示转化为具有创意性的图像。模型使用了先进的文本到图像的生成技术,特别适合需要快速生成高质量图像的用户。它是基于 Hugging Face 平台,可以方便地进行部署和使用。模型的非商业使用是免费的,但商业使用需要遵守相应的许可协议。
免费AI动漫生成器,轻松创造独特的动漫风格图片
Free AI Anime Generator是一个基于人工智能技术的在线平台,它允许用户通过简单的点击操作生成高质量的动漫风格图片。这个平台利用先进的AI算法,使得即使是非专业人士也能轻松创造出独特的艺术作品。它不仅为动漫爱好者提供了一个实现创意的平台,也为艺术家和设计师提供了一个探索新创意的工具。该平台完全免费,易于使用,是动漫艺术创作领域的一次创新。
© 2024 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14