需求人群:
"ViPer适合那些需要个性化图像生成服务的用户,例如艺术家、设计师、摄影师等。该模型可以根据用户的视觉偏好生成符合个人口味的图像,满足用户的个性化需求。"
使用场景示例:
艺术家使用ViPer生成符合自己风格的艺术作品
设计师使用ViPer生成符合自己设计风格的图片
摄影师使用ViPer生成符合自己摄影风格的图片
产品特色:
从用户的评论中提取视觉偏好
使用稳定扩散XL技术生成个性化图像
可以根据用户的偏好程度生成更或少个性化的图像
可以为用户提供个性化的图像生成服务
可以满足用户的个性化需求
使用教程:
打开ViPer网站
在Step 1中,对提供的图片进行评论,至少评论8张图片
在Step 2中,输入提示并选择个性化程度
点击'Run personalized generation'按钮,生成个性化图像
浏览量:44
最新流量情况
月访问量
19075.32k
平均访问时长
00:05:32
每次访问页数
5.52
跳出率
45.07%
流量来源
直接访问
48.31%
自然搜索
36.36%
邮件
0.03%
外链引荐
12.17%
社交媒体
3.11%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
13.13%
印度
7.59%
日本
3.67%
俄罗斯
6.13%
美国
18.18%
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。
基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型,由Stability AI开发,具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器,通过QK-规范化提高训练稳定性,并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。
一个灵活的框架,使用ComfyUI生成个性化诺贝尔奖图片
EveryoneNobel是一个利用ComfyUI生成个性化诺贝尔奖图片的框架。它不仅可以用来生成诺贝尔奖图片,还可以作为一个通用框架,将ComfyUI生成的视觉效果转化为最终产品,为进一步的应用和定制提供结构化的方法。该项目展示了如何在30小时内构建整个应用并销售产品,提供了详细的安装和使用指南,适合希望快速生成个性化图片的用户。
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。
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。
多模态文本到图像生成模型
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
个性化图像生成工具
Midjourney是一个独立的研究实验室,专注于探索新的思想媒介和扩展人类想象力。它是一个自筹资金的小团队,专注于设计、人类基础设施和人工智能。Midjourney Personalization通过用户对图像对的评分来学习用户的偏好,并根据这些偏好生成个性化的图像。
快速个性化文本到图像模型
HyperDreamBooth是由Google Research开发的一种超网络,用于快速个性化文本到图像模型。它通过从单张人脸图像生成一组小型的个性化权重,结合快速微调,能够在多种上下文和风格中生成具有高主题细节的人脸图像,同时保持模型对多样化风格和语义修改的关键知识。
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。
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。
个性化图像生成的注意力混合架构
Mixture-of-Attention (MoA) 是一种用于个性化文本到图像扩散模型的新架构,它通过两个注意力路径——个性化分支和非个性化先验分支——来分配生成工作负载。MoA 设计用于保留原始模型的先验,同时通过个性化分支最小干预生成过程,该分支学习将主题嵌入到先验分支生成的布局和上下文中。MoA 通过一种新颖的路由机制管理每层像素在这些分支之间的分布,以优化个性化和通用内容创建的混合。训练完成后,MoA 能够创建高质量、个性化的图像,展示多个主题的组成和互动,与原始模型生成的一样多样化。MoA 增强了模型的先有能力与新增强的个性化干预之间的区别,从而提供了以前无法实现的更解耦的主题上下文控制。
人工智能在线设计字体
字体家AI神笔是一个利用人工智能技术实现在线设计字体的网站产品。用户可以通过该网站上传手写样例,AI系统会分析手写风格特点,自动生成出一套独特的字体。该产品具有定制化、智能化、高效率等特点,可以帮助用户快速获取独一无二的字体设计。
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。
定制逼真人像照片
PhotoMaker是一种高效的个性化文本到图像生成方法,主要将任意数量的输入ID图像编码成堆叠ID嵌入,以保留ID信息。这种嵌入作为统一的ID表示,不仅可以全面地封装相同输入ID的特征,还可以容纳不同ID的特征以供后续整合。此举为更有趣和实际有价值的应用铺平了道路。此外,为了驱动我们的PhotoMaker的训练,我们提出了一个面向ID的数据构建流水线来组装训练数据。在通过提议的流水线构建的数据集的滋养下,我们的PhotoMaker表现出比基于测试时间微调的方法更好的ID保留能力,同时提供了显著的速度改进、高质量的生成结果、强大的泛化能力和广泛的应用。
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。
真实图像补全的参考驱动生成
RealFill是一种图像补全的生成模型,通过使用少量场景的参考图像,能够填充图像中的缺失区域,并生成与原始场景相符的视觉内容。RealFill通过在参考图像和目标图像上微调预训练的图像补全扩散模型来创建个性化的生成模型。该模型不仅保持了良好的图像先验,还学习了输入图像中的内容、光照和风格。然后,我们使用这个微调后的模型通过标准的扩散采样过程来填充目标图像中的缺失区域。RealFill在一个包含多种复杂场景的新的图像补全基准测试中进行了评估,并发现其在性能上大大优于现有方法。
人工智能生成优美个性化二维码
AIQRHub是一个免费的人工智能二维码生成工具。它使用了最新的AI技术,可以把普通乏味的二维码,转变成视觉效果棒极了的艺术二维码。用户只需要输入一个网址,选择喜欢的风格模板,就可以在几秒内生成一个好看的QR码。相比传统二维码,艺术二维码不仅美观大方,也能提高内容传播的效果。AIQRHub提供免费使用额度,付费用户可以获得更多生成次数和模板选择。它是设计师、企业、个人制作印刷品、海报、名片等场景下的优秀工具。
使用图片和提示创建艺术二维码
Zust QR是一个可以让用户上传图片和添加文本提示,来生成艺术风格二维码的在线工具。用户可以自定义二维码的样式,下载并与他人分享。这可以让普通无趣的二维码,变成一个具有特色和美感的艺术品。
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。
基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器
SD3.5-Large-IP-Adapter是一个基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器,由InstantX Team研发。该模型能够将图像处理工作类比于文本处理,具有强大的图像生成能力,并且可以通过适配器技术进一步提升图像生成的质量和效果。该技术的重要性在于其能够推动图像生成技术的发展,特别是在创意工作和艺术创作领域。产品背景信息显示,该模型是由Hugging Face和fal.ai赞助的项目,并且遵循stabilityai-ai-community的许可协议。
利用AI生成印度风格的图像
BharatDiffusion是一个基于AI的图像生成模型,专门针对印度的多样化景观、文化和遗产进行微调,能够生成反映印度丰富文化和特色的高质量图像。该模型使用Stable Diffusion技术处理所有图像生成,确保内容与印度的多样性和活力相呼应。
AI驱动的儿童活动应用,让学习与乐趣并行
Kidtivity Lab是一个AI驱动的应用程序,旨在为孩子们提供个性化的活动计划,将每一天都变成充满学习和创造力的激动人心的冒险。该应用通过AI技术,根据孩子的年龄、兴趣和难度偏好,创造独特的体验,帮助父母节省寻找活动的时间,同时提供多样化的活动选择,包括手工艺项目、创意食品艺术、教育游戏和充满活力的体育活动。
前沿AI技术,您的智能工作助手。
Mistral AI 提供的 le Chat 是一个免费的生成性AI工作助手,旨在通过前沿的AI技术提升人类的工作效率和创造力。le Chat 结合了搜索、视觉、创意、编码等多种功能,为用户提供了一个多功能的智能平台。它不仅能够进行网络搜索并引用来源,还拥有创意画布、文档和图像理解、图像生成等功能,并且支持任务自动化。Mistral AI 的使命是将前沿AI技术交到用户手中,让用户决定如何利用这些高级AI能力。目前,所有这些功能都以免费试用的形式提供,未来将推出更高级的服务保证。
© 2024 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14