需求人群:
"目标受众主要是图像生成领域的研究人员和开发者,以及对AI艺术创作感兴趣的艺术家和设计师。该模型能够帮助他们快速生成高质量的图像作品,提高创作效率。"
使用场景示例:
生成动漫风格的人物插画。
创建具有特定场景背景的图像,如带有月亮和暴风雨背景的图像。
定制化生成具有特定元素的图像,例如在图像中添加文本。
产品特色:
根据文本提示生成特定风格的图像。
使用控制网络技术精确控制图像细节。
支持多种图像生成参数,如引导比例和图像尺寸。
能够在GPU上运行,提高生成效率。
提供预训练模型,方便用户快速开始使用。
支持自定义控制图像,以影响生成结果。
使用教程:
1. 安装必要的库和依赖,如Diffusers-SD3-Controlnet。
2. 加载预训练的模型和控制网络配置。
3. 定义文本提示和负面提示,以指导图像生成的方向。
4. 设置控制网络的具体参数,如控制权重和控制图像。
5. 执行图像生成过程,调整生成步数和引导比例。
6. 获取生成的图像,并根据需要进行后续处理或展示。
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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。
Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架,统一多模态理解和生成。
Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型,能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径,解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突,提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构,使用 SigLIP-L 作为视觉编码器,支持 384x384 的图像输入,并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景,例如图像生成和文本理解。
Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。
Janus-Pro-1B 是一个创新的多模态模型,专注于统一多模态理解和生成。它通过分离视觉编码路径,解决了传统方法在理解和生成任务中的冲突问题,同时保持了单个统一的 Transformer 架构。这种设计不仅提高了模型的灵活性,还使其在多模态任务中表现出色,甚至超越了特定任务的模型。该模型基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建,使用 SigLIP-L 作为视觉编码器,支持 384x384 的图像输入,并采用特定的图像生成 tokenizer。其开源性和灵活性使其成为下一代多模态模型的有力候选。
一个基于文本生成图像的预训练模型,具有80亿参数和Apache 2.0开源许可。
Flex.1-alpha 是一个强大的文本到图像生成模型,基于80亿参数的修正流变换器架构。它继承了FLUX.1-schnell的特性,并通过训练指导嵌入器,使其无需CFG即可生成图像。该模型支持微调,并且具有开放源代码许可(Apache 2.0),适合在多种推理引擎中使用,如Diffusers和ComfyUI。其主要优点包括高效生成高质量图像、灵活的微调能力和开源社区支持。开发背景是为了解决图像生成模型的压缩和优化问题,并通过持续训练提升模型性能。
Frames 是 Runway 推出的高级图像生成基础模型,提供前所未有的风格控制和视觉保真度。
Frames 是 Runway 的核心产品之一,专注于图像生成领域。它通过深度学习技术,为用户提供高度风格化的图像生成能力。该模型允许用户定义独特的艺术视角,生成具有高度视觉保真度的图像。其主要优点包括强大的风格控制能力、高质量的图像输出以及灵活的创作空间。Frames 面向创意专业人士、艺术家和设计师,旨在帮助他们快速实现创意构思,提升创作效率。Runway 提供了多种使用场景和工具支持,用户可以根据需求选择不同的功能模块。价格方面,Runway 提供了付费和免费试用的选项,以满足不同用户的需求。
从穿着人身上生成平铺布料的模型
TryOffAnyone是一个用于从穿着人身上生成平铺布料的深度学习模型。该模型能够将穿着衣物的人的图片转换成布料平铺图,这对于服装设计、虚拟试衣等领域具有重要意义。它通过深度学习技术,实现了高度逼真的布料模拟,使得用户可以更直观地预览衣物的穿着效果。该模型的主要优点包括逼真的布料模拟效果和较高的自动化程度,可以减少实际试衣过程中的时间和成本。
提升户外虚拟试穿效果的模型训练代码库
BooW-VTON是一个专注于提升户外虚拟试穿效果的研究项目,通过无需掩码的伪数据训练来增强虚拟试穿技术。该技术的重要性在于它能够改善在自然环境下服装试穿的真实感和准确性,对于时尚电商和虚拟现实领域具有重要意义。产品背景信息显示,该项目是基于深度学习技术的图像生成模型,旨在解决传统虚拟试穿中服装与人体融合不自然的问题。目前该项目是免费开源的,定位于研究和开发阶段。
Stable Diffusion 3.5 Large的三款ControlNets模型
ControlNets for Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI推出的三款图像控制模型,包括Blur、Canny和Depth。这些模型能够提供精确和便捷的图像生成控制,适用于从室内设计到角色创建等多种应用场景。它们在用户偏好的ELO比较研究中排名第一,显示出其在同类模型中的优越性。这些模型在Stability AI社区许可下免费提供给商业和非商业用途,对于年收入不超过100万美元的组织和个人,使用完全免费,并且产出的媒体所有权归用户所有。
FLUX.1的最小且通用的控制器
OminiControl是一个为Diffusion Transformer模型如FLUX设计的最小但功能强大的通用控制框架。它支持主题驱动控制和空间控制(如边缘引导和图像修复生成)。OminiControl的设计非常精简,仅引入了基础模型0.1%的额外参数,同时保持了原始模型结构。这个项目由新加坡国立大学的学习与视觉实验室开发,代表了人工智能领域中图像生成和控制技术的最新进展。
先进的多模态图像生成模型,结合文本提示和视觉参考生成高质量图像。
Qwen2vl-Flux是一个结合了Qwen2VL视觉语言理解能力的FLUX框架的先进多模态图像生成模型。该模型擅长基于文本提示和视觉参考生成高质量图像,提供卓越的多模态理解和控制。产品背景信息显示,Qwen2vl-Flux集成了Qwen2VL的视觉语言能力,增强了FLUX的图像生成精度和上下文感知能力。其主要优点包括增强的视觉语言理解、多种生成模式、结构控制、灵活的注意力机制和高分辨率输出。
基于文本生成服装图像的AI模型
FLUX.1-dev LoRA Outfit Generator是一个文本到图像的AI模型,能够根据用户详细描述的颜色、图案、合身度、风格、材质和类型来生成服装。该模型使用了H&M Fashion Captions Dataset数据集进行训练,并基于Ostris的AI Toolkit进行开发。它的重要性在于能够辅助设计师快速实现设计想法,加速服装行业的创新和生产流程。
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。
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。
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。
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。
零样本风格化情侣肖像创作
Omni-Zero-Couples是一个使用diffusers管道的零样本风格化情侣肖像创作模型。它利用深度学习技术,无需预先定义的风格样本,即可生成具有特定艺术风格的情侣肖像。这种技术在艺术创作、个性化礼物制作和数字娱乐领域具有广泛的应用前景。
开源自回归视觉生成模型项目
Open-MAGVIT2是由腾讯ARC实验室开源的一个自回归图像生成模型系列,包含从300M到1.5B不同规模的模型。该项目复现了Google的MAGVIT-v2分词器,实现了在ImageNet 256×256数据集上达到1.17 rFID的先进重建性能。通过引入不对称分词技术,将大词汇表分解为不同大小的子词汇表,并引入'下一个子标记预测'来增强子标记间的交互,以提高生成质量。所有模型和代码均已开源,旨在推动自回归视觉生成领域的创新和创造力。
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。
生成新视角的图像,保持语义信息。
GenWarp是一个用于从单张图像生成新视角图像的模型,它通过语义保持的生成变形框架,使文本到图像的生成模型能够学习在哪里变形和在哪里生成。该模型通过增强交叉视角注意力与自注意力来解决现有方法的局限性,通过条件化生成模型在源视图图像上,并纳入几何变形信号,提高了在不同领域场景下的性能。
在苹果硅片上运行扩散模型的推理工具。
DiffusionKit是一个开源项目,旨在为苹果硅片设备提供扩散模型的本地推理能力。它通过将PyTorch模型转换为Core ML格式,并使用MLX进行图像生成,实现了高效的图像处理能力。项目支持Stable Diffusion 3和FLUX模型,能够进行图像生成和图像到图像的转换。
开源文本到图像生成模型
AuraFlow v0.3是一个完全开源的基于流的文本到图像生成模型。与之前的版本AuraFlow-v0.2相比,该模型经过了更多的计算训练,并在美学数据集上进行了微调,支持各种宽高比,宽度和高度可达1536像素。该模型在GenEval上取得了最先进的结果,目前处于beta测试阶段,正在不断改进中,社区反馈非常重要。
音乐生成模型,通过控制网络进行微调。
Stable Audio ControlNet 是一个基于 Stable Audio Open 的音乐生成模型,通过 DiT ControlNet 进行微调,能够在具有 16GB VRAM 的 GPU 上使用,支持音频控制。此模型仍在开发中,但已经能够实现音乐的生成和控制,具有重要的技术意义和应用前景。
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。
基于控制网络的图像生成模型
FLUX.1-dev-Controlnet-Canny-alpha是一个基于控制网络的图像生成模型,属于Stable Diffusion系列。它使用先进的Diffusers技术,通过文本到图像的转换为用户提供高质量的图像生成服务。此模型特别适用于需要精确控制图像细节和风格的场景。
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。
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。
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。
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