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。
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。
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。
用于生成图像的AI模型,支持多种控制网络
Stable Diffusion 3.5 ControlNets是由Stability AI提供的文本到图像的AI模型,支持多种控制网络(ControlNets),如Canny边缘检测、深度图和高保真上采样等。该模型能够根据文本提示生成高质量的图像,特别适用于插画、建筑渲染和3D资产纹理等场景。它的重要性在于能够提供更精细的图像控制能力,提升生成图像的质量和细节。产品背景信息包括其在学术界的引用(arxiv:2302.05543),以及遵循的Stability Community License。价格方面,对于非商业用途、年收入不超过100万美元的商业用途免费,超过则需联系企业许可。
这是一个使用深度学习为文字描述生成动画视频的模型
AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。
控制文本到图像生成过程
FreeControl是一个无需训练就可以实现对文本到图像生成过程的可控制的方法。它支持对多种条件、架构和检查点的同时控制。FreeControl通过结构指导实现与指导图像的结构对齐,通过外观指导实现使用相同种子的生成图像之间的外观共享。FreeControl包含分析阶段和合成阶段。在分析阶段,FreeControl查询文本到图像模型生成少量种子图像,然后从生成的图像构建线性特征子空间。在合成阶段,FreeControl在子空间中运用指导实现与指导图像的结构对齐,以及使用与不使用控制的生成图像之间的外观对齐。
提升文本到图像生成的可控性
ControlNet++是一种新型的文本到图像扩散模型,通过显式优化生成图像与条件控制之间的像素级循环一致性,显著提高了在各种条件控制下的可控性。它通过使用预训练的判别性奖励模型来提取生成图像的对应条件,并优化输入条件控制与提取条件之间的一致性损失。此外,ControlNet++引入了一种高效的奖励策略,通过向输入图像中添加噪声来扰动图像,然后使用单步去噪图像进行奖励微调,避免了与图像采样相关的大量时间和内存成本。
实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成
SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。
从零开始学习深度学习,实现GPT模型
zero_to_gpt是一个旨在帮助用户从零基础学习深度学习,并最终实现训练自己的GPT模型的教程。随着人工智能技术走出实验室并广泛应用于各行各业,社会对于能够理解并应用AI技术的人才需求日益增长。本教程结合理论与实践,通过解决实际问题(如天气预测、语言翻译等)来深入讲解深度学习的理论基础,如梯度下降和反向传播。课程内容从基础的神经网络架构和训练方法开始,逐步深入到复杂主题,如变换器、GPU编程和分布式训练。
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。
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。
开源分布式深度学习工具
The Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)是一个开源的商业级分布式深度学习工具。它通过有向图描述神经网络的计算步骤,支持常见的模型类型,并实现了自动微分和并行计算。CNTK支持64位Linux和Windows操作系统,可以作为Python、C或C++程序的库使用,也可以通过其自身的模型描述语言BrainScript作为独立的机器学习工具使用。
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。
AI生成图像鉴别挑战网站
AI判官是一个AI生成图像鉴别挑战的网站。它提供了普通模式、无尽模式和竞速模式三种游戏玩法。用户可以通过不同难度的游戏来提高自己分辨真实图片和AI生成图片的能力。该网站提供大量高质量的真实图片和AI生成图片作为判别素材。它的出现是对近期AI生成图片技术的一个回应,旨在提高公众的媒体识读能力。
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。
自适应条件选择,提升文本到图像生成控制力
DynamicControl是一个用于提升文本到图像扩散模型控制力的框架。它通过动态组合多样的控制信号,支持自适应选择不同数量和类型的条件,以更可靠和详细地合成图像。该框架首先使用双循环控制器,利用预训练的条件生成模型和判别模型,为所有输入条件生成初始真实分数排序。然后,通过多模态大型语言模型(MLLM)构建高效条件评估器,优化条件排序。DynamicControl联合优化MLLM和扩散模型,利用MLLM的推理能力促进多条件文本到图像任务,最终排序的条件输入到并行多控制适配器,学习动态视觉条件的特征图并整合它们以调节ControlNet,增强对生成图像的控制。
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。
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。
控制型文本转图像生成和编辑模型
BLIP-Diffusion 是一个支持多模态控制的主题驱动图像生成模型。它通过接受主题图像和文本提示作为输入,生成基于文本提示的主题图像。与现有模型相比,BLIP-Diffusion 提供了零 - shot 主题驱动生成和高效的定制主题微调。它还可以与其他技术(如 ControlNet 和 prompt-to-prompt)灵活结合,实现新颖的主题驱动生成和编辑应用。
基于低秩参数优化的模型控制技术
Control-LoRA 是通过在 ControlNet 上添加低秩参数优化来实现的,为消费级 GPU 提供了更高效、更紧凑的模型控制方法。该产品包含多个 Control-LoRA 模型,包括 MiDaS 和 ClipDrop 深度估计、Canny 边缘检测、照片和素描上色、Revision 等功能。Control-LoRA 模型经过训练,可以在不同的图像概念和纵横比上生成高质量的图像。
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。
一种通过视觉上下文学习的通用图像生成框架。
VisualCloze 是一个通过视觉上下文学习的通用图像生成框架,旨在解决传统任务特定模型在多样化需求下的低效率问题。该框架不仅支持多种内部任务,还能泛化到未见过的任务,通过可视化示例帮助模型理解任务。这种方法利用了先进的图像填充模型的强生成先验,为图像生成提供了强有力的支持。
图像生成模型,提供前所未有的风格控制。
Frames是Runway Research推出的最新图像生成基础模型,它在风格控制和视觉保真度方面迈出了一大步。该模型擅长保持风格一致性,同时允许广泛的创意探索,能够为项目建立特定的外观,并可靠地生成忠实于您美学的变化。Frames的推出标志着在创意工作流程中,用户可以构建更多属于自己的世界,实现更大、更无缝的创意流程。
AI图像生成器
Stable Diffusion 是一个深度学习模型,可以从文本描述生成图像。它提供高质量的图像生成,可以根据简单的文本输入创建逼真的图像。它具有快速生成的优势,可以通过修复和扩展图像的大小来添加或替换图像的部分。Stable Diffusion XL是该模型的最新版本,使用更大的UNet骨干网络生成更高质量的图像。您可以免费在Stable Diffusion在线使用这个AI图像生成器。
CoreNet 是一个用于训练深度神经网络的库。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
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。
用于精细文本控制图像生成的空间对齐文本注入
FineControlNet是一个基于Pytorch的官方实现,用于生成可通过空间对齐的文本控制输入(如2D人体姿势)和实例特定的文本描述来控制图像实例的形状和纹理的图像。它可以使用从简单的线条画作为空间输入,到复杂的人体姿势。FineControlNet确保了实例和环境之间自然的交互和视觉协调,同时获得了Stable Diffusion的质量和泛化能力,但具有更多的控制能力。
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