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在最新的研究中,研究人员提出了一种名为FreeControl的方法,可以实现对文本到图像生成模型的空间控制无需进行训练。这项研究支持同时控制多个条件、架构和检查点,为生成过程提供了更大的灵活性。FreeControl有助于对许多不同的架构和检查点进行方便的免训练控制,允许大多数现有免训练方法失败的具有挑战性的输入条件,并通过基于训练的方法实现有竞争力的合成质量。
针对文本到图像生成模型领域中的个性化主题驱动模型,出现了一些令人印象深刻的进展,如DreamBooth和BLIP-Diffusion。这些模型普遍存在着对微调的需求较高和参数规模庞大的限制。综合对比实验结果,DiffuseKronA在视觉质量、文本对齐性、可解释性、参数效率和模型稳定性等方面均优于LoRA-DreamBooth,为T2I生成模型的领域带来了重大进展。
过去一年扩散模型风头正劲,彻底改变了文生图领域!那么,扩散模型能否处理视觉感知任务?字节跳动和复旦大学技术团队在最新研究中提出了一个简单有效的方案。扩散模型在生成高清晰度图像方面显示出了卓越的能力,这一成就得益于其在大规模图像-文本对上的预训练。随着技术的进步,这些方法可能会进一步完善。
生成式AI模型的新范式要来了。UC伯克利谷歌提出幂等生成网络,只需单步即可生图。最新研究的代码,未来将在GitHub上公开。
苹果最近推出了一款新的高分辨率图像生成模型,名为俄罗斯套娃式扩散模型,这标志着在生成式AI领域的重要突破。高分辨率图像生成一直是一个具有挑战性的任务,因为要处理大量的输入信息,需要深层架构和复杂的注意力机制。这一技术的发布将有望推动生成式AI领域的发展。
卡内基梅隆大学和GoogleDeepMind的研究人员引入了一种突破性的方法,称为"AlignProp"。该方法利用直接反向传播来微调文本到图像扩散模型,解决了将这些模型与所需的奖励功能对齐的挑战。未来的研究方向未来,研究人员可以探索将AlignProp的原则扩展到基于扩散的语言模型,以增强其与人类反馈的一致性。
文本到图像生成模型如DALLE2、Imagen和StableDiffusion的发展,开启了逼真图像合成的新时代。这不仅对图片编辑、视频制作、3D素材创建等领域产生了深远影响为研究社区和企业提供了许多下游应用的机会。控制功能:PIXART-α还提供了控制功能,允许用户生成定制图像,精确修改物体颜色等,以满足特定需求。
DeciAI最近推出了DeciDiffusion1.0,这是一项令人振奋的创新,旨在解决文本到图像生成领域的挑战。将文本描述转化为栩栩如生的图像一直是人工智能领域的难题,因为这涉及到自然语言理解和视觉内容创建之间的巨大差距。随着研究人员继续推动AI能够实现的界限,我们可以期待进一步的突破,使我们更接近一个世界,其中文本无缝地转化为引人入胜的图像,从在各个行业和领�
StableSR是一种创新性的AI方法,旨在通过利用预训练扩散模型的威力来增强超分辨率任务。传统的SR方法通常需要大量的计算资源来从头开始训练扩散模型,这可能会损害它们的生成先验知识。通过利用预训练的扩散模型并结合创新技术,如时间感知编码器、可控特征包装模块和渐进聚合采样策略,StableSR为将扩散先验知识应用于图像恢复任务的未来研究提供了坚实的基础。
【新智元导读】参数高效的微调方法SUR-adapter,可以增强text-to-image扩散模型理解关键词的能力。扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型,可以基于文本提示的引导,生成高质量且内容丰富的图像。HCP实验室简介中山大学人机物智能融合实验室由林倞教授于2010年创办,近年来在多模态内容理解、因果及认知推理、具身智能等方面取得丰富学术成果,数次获得国内外科技�
Adobe发布了Firefly图像生成模型的最新版本,名为FireflyImage3,声称具有“摄影细节”的图像生成能力。相比之前的版本,这一第三代模型在图像生成能力上有了显著的改进。即使是新手用户也可以在Photoshop中游刃有余,并更快地成为高级用户,PhotoshopgentechAI产品管理总监JohnMetzger表示。
字节跳动的Lightning团队发布的新图像模型蒸馏算法Hyper-SD,是一项在图像处理和机器学习领域的重要进展。这项技术通过创新的方法提升了模型在不同推理步骤下的性能,同时保持了模型大小的精简。随着进一步的研究和开发,Hyper-SD及其衍生技术有望在多个领域内推动AI技术的发展和应用。
一个可以自动分析PDF、网页、海报、Excel图表内容的大模型,对于打工人来说简直不要太方便。上海AILab,香港中文大学等研究机构提出的InternLM-XComposer2-4KHD模型让这成为了现实。IXC2-4KHD将多模态大模型支持的分辨率提升到了4K的水平,研究人员表示目前这种通过增加切块个数支持更大图像输入的策略遇到了计算代价和显存的瓶颈,因此他们计划提出更加高效的策略在未来实现�
Meta与德国慕尼黑工业大学研发出创新模型ViewDiff,旨在帮助用户通过文本、图像或二者结合使用,快速生成高质量多视角3D图像。该模型解决了传统文本生成多视角3D图像领域的三大难点:无法生成真实背景环境、图像质量和多样性不理想、缺乏多视角和一致性。该模型的推出不仅在技术层面上具有重大意义,也将为未来的3D图像生成领域带来更多创新可能。
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StabilityAI最近推出了CosXL模型,这是一项包括基础版CoXL和增强版EditCosXL的创新技术。这些模型的发布,标志着图像生成和编辑技术的新里程碑,为用户提供了更加强大和精细的图像处理能力。特别是ComfyUI,它还为用户提供了详细的工作流程和指导,帮助用户更加高效和便捷地使用CosXL模型。
ImagenHub是一个一站式库,用于标准化所有条件图像生成模型的推理和评估。该项目首先定义了七个突出的任务并创建了高质量的评估数据集。ImagenHub设计了两个人工评估指标,语义一致性和感知质量,并训练专家评审员根据这些指标对模型输出进行评估,获得了高的评估者间一致性。
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。欲了解更多关于SDXS的信息和开始您的图像处理之旅,请访问SDXS官方网站。
SD3模型还未发布,SD3-Turbo又来了!近日,一篇关于SD3-Turbo的论文引起了广泛关注。该论文主要介绍了StabilityAI升级过的蒸馏技术LADD,以及其在SD3-Turbo模型上的应用效果。这一模型的发布,无疑将为图像生成领域带来新的突破。
LaVi-Bridge是一种设计用于文本到图像生成任务的桥接模型,可以连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。通过利用LoRA和适配器,LaVi-Bridge提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。如果您需要在文本到图像生成任务中使用更先进的语言模型或视觉模型,LaVi-Bridge将是您的理想选择。
become-image是一个AI模型,能够将任何面部图片适配到另一张图片上。该项目提供了在Replicate上运行此模型的链接,以及在ComfyUI中运行的指南。要了解更多信息并开始体验become-image,请访问become-image官网。
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开发顶级的文生图模型需要大量资源,因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起,这也成为了AIGC社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移,AIGC社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。
SLD 是一个自纠正的LLM控制的扩散模型框架,它通过集成检测器增强生成模型,以实现精确的文本到图像对齐。SLD框架支持图像生成和精细编辑,并且与任何图像生成器兼容,如DALL-E 3,无需额外训练或数据。点击前往SLD官网体验入口需求人群:适用于需要精确文本到图像对齐的研究者和开发者,以及希望进行图像生成和编辑的用户。使用场景示例:使用SLD框架根据文本提示生�
华为近日发布了一项名为PixArt-\Sigma的图像生成模型,该模型采用了DiT架构,可以直接生成4K分辨率的图像。相比于其前身PixArt-\alpha,PixArt-\Sigma在图像保真度上有了明显的提升,并改善了与文本提示的一致性。PixArt-\Sigma能够生成4K图像,为创建高分辨率海报和壁纸提供了支持,有效地增强了电影和游戏等行业中高质量视觉内容的制作。
StableDiffusion3是stability公司推出的新一代文本到图像生成AI模型,相比早期版本在多主体提示、图像质量和拼写能力等方面都有了极大提升。该模型采用了diffusiontransformer架构和flowmatching技术,参数量范围从800M到8B不等,提供了从个人用户到企业客户多种部署方案。想要了解更多信息并开始体验StableDiffusion3的强大功能,请访问StableDiffusion3官方网站。
在GoogleDeepMind的最新研究中,他们推出了名为Genie的模型,该模型能够从图像中生成类似于超级马里奥兄弟游戏的2D视频游戏。Genie是GenerativeInteractiveEnvironments的缩写,经过在互联网视频上的培训,它能够从图像、视频,甚至以前未见过的草图中创建可玩的游戏场景。这一创新展示了深度学习在创造性领域的潜在应用,也许为实现通用人工智能迈出了一步。
扩散模型中,UNet的longskipconnection上的scaling操作被证实能够稳定模型训练。在一些流行的扩散模型中,如Imagen和Score-basedgenerativemodel中,已经观察到设置scaling系数可以有效加速模型的训练过程。最近的一些后续工作也进一步验证了skipconnection上scaling的重要性,为这一领域的发展提供了新的思路和方向。
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