需求人群:
"ToonCrafter适用于需要快速生成卡通动画的个人艺术家、品牌经理、平面设计师、自由插画师、营销专家和内容创作者。无论是社交媒体营销、个人创意项目、自定义动画贴纸还是动画演示,ToonCrafter都能提供强大的动画生成能力,无需专业的动画制作经验。"
使用场景示例:
社交媒体营销:使用ToonCrafter增强社交媒体帖子,吸引更多关注者。
个人创意项目:将手绘草图转化为动态动画,丰富艺术作品集。
自定义动画贴纸:为聊天应用和社交媒体设计个性化的动画贴纸。
动画演示:在演示中加入动画角色和场景,提升演示效果。
产品特色:
AI驱动动画生成:输入两幅静态卡通图像,自动生成流畅的动画片段。
风格迁移学习:确保生成的动画与原始艺术风格无缝融合。
像素级细节提取:从输入帧中提取细微纹理、线条等视觉元素。
平滑无缝过渡:生成平滑的过渡动画,保证关键帧之间的自然流畅。
高效动画生成:大约20秒内生成动画片段。
创作历史管理:轻松追踪和管理创作历史。
使用教程:
上传关键帧:上传2到4个关键帧图像,通常2个足以代表动画的起始和结束。
描述期望动画:使用文本提示描述想要实现的动画效果,点击'生成'。
下载和分享动画:预览、下载并分享新创建的动画,格式为流行的MP4。
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AI驱动的卡通动画生成器
ToonCrafter是一个AI驱动的动画工具,能够将静态卡通图像转化为流畅、生动的动画。它通过AI算法自动生成关键帧之间的过渡帧,保持原始艺术风格的一致性,并提供像素级的细节提取和无缝过渡动画。ToonCrafter由香港中文大学、香港城市大学和腾讯AI实验室的研究人员共同开发,使用包括卡通校正学习、双参考3D VAE解码器和稀疏草图引导在内的核心技术。
使用扩散模型实现时间一致性的人像动画
TCAN是一种基于扩散模型的新型人像动画框架,它能够保持时间一致性并很好地泛化到未见过的领域。该框架通过特有的模块,如外观-姿态自适应层(APPA层)、时间控制网络和姿态驱动的温度图,来确保生成的视频既保持源图像的外观,又遵循驱动视频的姿态,同时保持背景的一致性。
内容一致的多场景视频生成
VideoDrafter 是一个内容一致的多场景视频生成框架。它利用大型语言模型(LLM)将输入提示转换为包含多场景脚本的综合脚本,脚本包括描述事件、前景 / 背景实体以及相机运动的提示。VideoDrafter 识别脚本中的共同实体,并要求 LLM 对每个实体进行详细描述。然后,将每个实体的描述输入到文本到图像模型中,以生成每个实体的参考图像。最后,通过考虑参考图像、事件描述和相机运动,通过扩散过程生成多场景视频,扩散模型将参考图像作为条件和对齐进行处理,以增强多场景视频的内容一致性。
为扩散模型提供一致性分辨率适配
ResAdapter是一个为扩散模型(如Stable Diffusion)设计的分辨率适配器,它能够在保持风格域一致性的同时,生成任意分辨率和宽高比的图像。与处理静态分辨率图像的多分辨率生成方法不同,ResAdapter直接生成动态分辨率的图像,提高了推理效率并减少了额外的推理时间。
训练无监督一致性文本到图像生成
ConsiStory是一个无需训练就能实现在预训练的文本到图像模型中生成一致性主体的方法。它不需要微调或个性化,因此比先前最优方法快20倍。我们通过引入以主体为驱动的共享注意力模块和基于对应关系的特征注入来增强模型,以促进图像之间的主体一致性。另外,我们开发了在保持主体一致性的同时鼓励布局多样性的策略。ConsiStory可以自然地扩展到多主体场景,甚至可以实现对常见对象的无需训练的个性化。
稳定扩散VAE的一致性解码器
Consistency Decoder是一种用于稳定扩散VAE的改进解码器,提供更稳定的图像生成。它具有2.49GB的模型大小,支持从原始图像进行编码和使用GAN解码以及一致性解码。该产品定位于为图像生成提供更好的解码效果。
StoryDiffusion 能够通过生成一致的图像和视频来创造魔法故事。
StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型,它通过一致自注意力机制和运动预测器,能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像,并且可以扩展到视频生成,为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响,并且鼓励用户负责任地使用该工具。
一致的文本到视频编辑的光流引导注意力
FLATTEN是一种用于文本到视频编辑的光流引导注意力插件。它通过在扩散模型的U-Net中引入光流来解决文本到视频编辑中的一致性问题。FLATTEN通过强制在不同帧上的相同光流路径上的补丁在注意模块中相互关注,从而提高了编辑视频的视觉一致性。此外,FLATTEN是无需训练的,可以无缝集成到任何基于扩散的文本到视频编辑方法中,并提高其视觉一致性。实验结果表明,我们提出的方法在现有的文本到视频编辑基准上取得了最新的性能。特别是,我们的方法在保持编辑视频的视觉一致性方面表现出色。
利用LLM提高T2I图像生成一致性
OPT2I是一个T2I优化框架,利用大型语言模型(LLM)提高提示-图像一致性。通过迭代生成修订后的提示,优化生成过程。能显著提高一致性得分,同时保持FID并增加生成数据与真实数据召回率。
输入AI指令生成各类动漫、卡通风格头像
AI卡通头像生成器是AI改图神器最新推出的AI绘画工具,上传图片并输入AI提示词就能一键生成各类动漫、卡通风格头像,算法强大,风格多样,一键开启你的AI自由创作之旅。 -多种动漫风格可供选择,上传图片到网页中即可看到头像风格选择,比如3d皮克斯风格、赛博朋克风格、迪士尼卡通风格、中式复古风格等等,直接点击不同风格即可生成相应的动漫头像。 -支持自定义AI提示词,自由度非常高,如果不会写AI指令也没有关系,点击预设的头像风格,其相应的AI指令就会自动填入下方输入框中,直接在预设AI指令的基础上加以修改就行了。 -提供AI提示词书写的格式【人物+特征+风格】,按照这个格式自行修改就行获得无限AI创意了。 AI卡通头像生成器是一款简单易操作的AI绘画工具,无需复杂的prompt学习也能轻松生成漫画头像,而且是免费使用的,值得一试!
AI角色一致性工具,为艺术家、设计师和内容创作者提供免费生成工具。
Ideogram Character是一个AI角色一致性工具,可以从单个参考图像中创建一致的AI角色,适用于艺术家、设计师和内容创作者。该工具利用先进的AI技术,帮助用户快速生成具有视觉连贯性的角色形象。提供免费生成,定位于为创意项目提供一致的视觉解决方案。
下一代 AI 模型,实现一致性和可控的媒体生成。
Runway Gen-4 是一款先进的 AI 模型,专注于媒体生成和世界一致性。它能够在多个场景中精准生成一致的角色、地点和物体,为创作者提供前所未有的创作自由,适合电影制作、广告及产品摄影等多种应用场景。该产品不需要进行细致的调优或额外训练,简化了创作流程,提升了视频制作的质量和效率。
提高文本到图像合成质量的一致性蒸馏技术
TCD是一种用于文本到图像合成的一致性蒸馏技术,它通过轨迹一致性函数(TCF)和策略性随机采样(SSS)来减少合成过程中的错误。TCD在低NFE(噪声自由能量)时显著提高图像质量,并在高NFE时保持比教师模型更详细的结果。TCD不需要额外的判别器或LPIPS监督,即可在低NFE和高NFE时均保持优越的生成质量。
快速可控的图像生成与潜在一致性模型
PIXART LCM是一个文本到图像合成框架,将潜在一致性模型(LCM)和ControlNet集成到先进的PIXART-α模型中。PIXART LCM以其能够通过高效的训练过程生成1024px分辨率的高质量图像而闻名。在PIXART-δ中集成LCM显著加快了推理速度,使得仅需2-4步即可生成高质量图像。特别值得注意的是,PIXART-δ实现了在0.5秒内生成1024x1024像素图像的突破,比PIXART-α改进了7倍。此外,PIXART-δ经过精心设计,可在单日内在32GB V100GPU上进行高效训练。具有8位推理能力的PIXART-δ可以在8GB GPU内存约束下合成1024px图像,极大地增强了其可用性和可访问性。此外,引入类似于ControlNet的模块可以对文本到图像扩散模型进行精细控制。我们引入了一种新颖的ControlNet-Transformer架构,专门为Transformers量身定制,实现了显式可控性和高质量图像生成。作为一种最先进的开源图像生成模型,PIXART-δ为稳定扩散模型家族提供了一个有前途的选择,为文本到图像合成做出了重大贡献。
3D一致性的视频生成框架
CamCo是一个创新的图像到视频生成框架,它能够生成具有3D一致性的高质量视频。该框架通过Plücker坐标引入相机信息,并提出了一种符合几何一致性的双线约束注意力模块。此外,CamCo在通过运动结构算法估计相机姿态的真实世界视频上进行了微调,以更好地合成物体运动。
深入研究大型语言模型的内部一致性和自我反馈
ICSFSurvey是一个关于大型语言模型内部一致性和自我反馈的调查研究。它提供了对LLMs自我评估和自我更新机制的统一视角,包括理论框架、系统分类、评估方法、未来研究方向等。
提高文本到图像模型中空间一致性的解决方案
SPRIGHT是一个专注于空间关系的大规模视觉语言数据集和模型。它通过重新描述600万张图像构建了SPRIGHT数据集,显著增加了描述中的空间短语。该模型在444张包含大量物体的图像上进行微调训练,从而优化生成具有空间关系的图像。SPRIGHT在多个基准测试中实现了空间一致性的最新水平,同时提高了图像质量评分。
StreamingT2V: 一致、动态、可扩展的长视频文本生成
StreamingT2V 是一种先进的自回归技术,可以创建具有丰富动态运动的长视频,没有任何停滞。它确保视频中的时间一致性,与描述性文本紧密对齐,并保持高帧级图像质量。
美丽、品牌一致、高转化率的广告,适用于各种营销渠道。无需设计经验。
AI广告生成器是一个美丽、品牌一致、高转化率的广告生成工具。它可以帮助您快速生成各种营销渠道所需的广告,无需雇佣设计师或撰写人员。通过AI技术,它能够自动识别并采集您的品牌信息,保证生成的广告与您的品牌一致。您可以根据需要添加标语、呼吁行动等元素,并在必要时进行手动编辑。点击链接了解更多并注册获取早期访问权限。
基于预训练的文本到图像模型生成高质量、多视角一致的3D物体图像。
ViewDiff 是一种利用预训练的文本到图像模型作为先验知识,从真实世界数据中学习生成多视角一致的图像的方法。它在U-Net网络中加入了3D体积渲染和跨帧注意力层,能够在单个去噪过程中生成3D一致的图像。与现有方法相比,ViewDiff生成的结果具有更好的视觉质量和3D一致性。
DiffPortrait3D可以从野外单张人像照片中合成逼真的3D一致新视角。
DiffPortrait3D是一个条件化难度模型,即使只有野外单张人像照片,也能合成逼真的3D一致新视角。具体来说,给定单张RGB输入图像,我们目标是合成从新相机视角渲染的似是而非的面部细节,同时保留身份和面部表达。我们的零试验方法可以很好地推广到任意面部人像,具有非姿态相机视角,极端面部表情和多种艺术描绘。在其核心,我们利用在大规模图像数据集上预训练的2D难度模型的生成先验作为我们的呈现主干,同时通过解耦外观和相机姿势的定向注意控制来指导去噪。为此,我们首先从参考图像将外观上下文注入冻结的UNet的自我注意力层。然后通过一种新颖的条件控制模块来操纵呈现视图,该模块通过观看来自同一视图的交叉主体的条件图像来解释相机姿势。 此外,我们插入了一个可训练的跨视图注意力模块来增强视图一致性,后者通过在推理期间采用一种新的3D感知噪声生成过程进一步加强。我们在具有挑战性的野外和多视图基准测试中定性和定量地证明了最先进的结果。
生成具有身份一致性和表情丰富性的3D人头模型
ID-to-3D是一种创新的方法,它能够从一张随意拍摄的野外图片中生成具有身份和文本引导的3D人头模型,具有分离的表情。该方法基于组合性,使用特定任务的2D扩散模型作为优化的先验。通过扩展基础模型并添加轻量级的表情感知和身份感知架构,创建了2D先验,用于几何和纹理生成,并通过微调仅0.2%的可用训练参数。结合强大的面部身份嵌入和神经表示,该方法不仅能够准确重建面部特征,还能重建配饰和头发,并可提供适用于游戏和远程呈现的渲染就绪资产。
一种无需训练的单提示文本到图像生成方法,用于一致的图像生成。
1Prompt1Story是一种创新的文本到图像生成技术,能够在无需额外训练的情况下,通过单个提示生成一致的图像序列。该技术利用语言模型的上下文一致性,通过单个提示串联所有描述,生成具有身份一致性的图像。它支持多角色生成、空间控制生成以及真实图像个性化等功能,具有广泛的应用前景。该模型主要面向需要高效、一致图像生成的创作者和开发者,可用于故事创作、动画制作等领域。
使用扩散模型实现时域一致的人体图像动画
MagicAnimate是一款基于扩散模型的先进框架,用于人体图像动画。它能够从单张图像和动态视频生成动画视频,具有时域一致性,能够保持参考图像的特征,并显著提升动画的保真度。MagicAnimate支持使用来自各种来源的动作序列进行图像动画,包括跨身份的动画和未见过的领域,如油画和电影角色。它还与DALLE3等T2I扩散模型无缝集成,可以根据文本生成的图像赋予动态动作。MagicAnimate由新加坡国立大学Show Lab和Bytedance字节跳动共同开发。
卡通抽象扁平插画模型,用于生成可爱卡通风格插画。
该产品是一个基于LoRA技术的卡通抽象扁平插画模型,由北京奇点星宇科技有限公司开发。它专注于生成可爱卡通风格的扁平插画,适用于需要快速生成插画素材的设计师和艺术家。产品背景信息显示,它支持在线生成和下载,具有较高的用户互动性和社区活跃度。价格方面,产品提供免费试用和付费选项,具体价格未在页面中明确标注。
复古风格卡通模型,融合动漫与北欧卡通元素。
Midsommar Cartoon是一款将复古风格与动漫元素结合的图像生成模型。它基于stable-diffusion技术,通过文本到图像的转换,能够生成具有北欧卡通特色的插画。该模型支持在Inference API上加载,使用户能够轻松地将文本描述转化为视觉图像。
高效生成一致性人物视频动画的模型
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
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