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来自香港中文大学-商汤科技联合实验室等机构的研究者们提出了FouriScale,旨在通过一种全新方法实现生成图像的尺寸和分辨率自由。扩散模型因其卓越的性能,已逐渐超越GAN和自回归模型,成为生成式模型的主流选择。定量和定性的实验对比表明,FouriScale能够在不同预训练模型,不同分辨率下都能够保证更高的图像生成质量。
InstantStyle是一个通用框架,旨在在文本到图像生成过程中实现风格与内容的有效分离。该框架采用了两种简单但强大的技术,以实现对风格和内容的有效解耦。InstantStyle还将继续改进和扩展,为用户提供更多功能和选择,助力他们在图像生成领域取得更大的成功。
DALL-E即将推出图片的编辑功能,类似于局部重绘。这意味着用户可以通过画笔涂抹指定区域,然后对该区域进行重绘。这一功能不仅可以帮助用户修正图像中的错误可以添加新元素或改变图像的风格。
Freepik最近推出了一款名为ReimagineAI的工具,这款工具的推出无疑为图片处理带来了全新的体验。ReimagineAI的最大特点是允许用户上传图片,并自动生成提示词,无需手动输入文字。ReimagineAI还提供了多种风格的选择,用户可以根据自己的喜好或需求将照片转换成不同的风格。
StreamMultiDiffusion是一个实时交互多文本到图像生成平台,用户可以根据指定的区域文本提示进行生成。通过操控含义非颜色的画笔进行绘画创作。如您对实时生成图像处理工具感兴趣,不妨点击上方的链接体验StreamMultiDiffusion的创作乐趣。
AnimagineXL3.1是一款能够基于文本提示生成高质量动漫风格图像的文本到图像生成模型。它建立在稳定扩散XL的基础之上,专门针对动漫风格进行了优化。AnimagineXL3.1的产品特色:从文本提示生成动漫风格图像提升手部解剖和图像细节质量优化提示解析和概念理解能力支持多种图像长宽比例美学标签和提示模板优化输出结果如果您对动漫文本到图像生成工具感兴趣,不妨前往AnimagineXL3.1官网了解更多信息。
PromptJourney是一个在线平台,用户可以浏览和分享由全球创作者上传的AI生成的图像和提示。该平台展示了各种风格的AI图像,包括生物philic设计、埃及神话、未来主义时尚展示等,以及相应的提示标签。要了解更多信息并开始您的创意之旅,请访问PromptJourney官方网站。
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。相比早期版本,该AI助手具有更强大的理解和创作能力,是新一代安全、开放、普惠的生成式AI典范。
Midjourney近期宣布再次降低测试网站版权限,用户只需在Discord服务器上生成超过1000张图像即可获得使用权限。此次调整相较于2023年12月首次发布的测试版本,整体权限降低了90%,意在吸引更多用户积极参与网站版alpha测试。用户期待新版本的全面开放,希望能在近期体验到更先进、便捷的文本生成图像功能。
2月2日,谷歌在官网对生成式AI产品进行了大更新,包括类ChatGPT聊天助手Bard可以通过文本提示生成图像;全新的文生音乐平台MusicFX;新的文生图像平台ImageFX;新的文本扩写平台TextFX;在谷歌地图中增加生成式AI功能,用文本提示快速查找路线、店铺等。值得一提的是,这5大功能目前都是免费使用。还能向谷歌提出一些旅游、拍摄的相关问题,例如,我想拍一组复古婚纱照,旧金山地区有哪些复古氛围非常浓厚的建筑和街道?目前,该功能在谷歌地图处于测试阶段,谷歌非常看好其应用场景和商业价值。
在谷歌一项项名为“MobileDiffusion”的研究中,Google的研究员介绍了一种新颖的移动设备上文本生成图像的方法。传统的文本生成图像模型通常需要庞大的参数和强大的计算能力MobileDiffusion则专为移动设备设计,具有在半秒内生成高质量图像的潜力。MobileDiffusion的研究展示了在移动设备上实现快速文本生成图像的潜在前景,并承诺在应用该技术时遵循Google的负责任人工智能实践�
Promptum欢迎您来到AI艺术生成的世界!Promptum-AIimagesfeed让您探索创作和分享AI生成艺术的可能性。点击上方链接,体验Promptum,开启您的AI艺术之旅!
基于文本的图像生成技术一直备受关注,因为它能够根据文字描述创建逼真的图像。这些模型利用复杂的算法解读文本并将其转化为视觉内容,模拟了人类独有的创造力和理解能力。这一突破为需要准确从文本生成图像的应用开辟了新的可能性,标志着AI创造力和视觉表现的新时代的到来。
Krea是一种全新的创意工具,利用人工智能生成高质量的视觉效果,并了解用户的风格、概念或产品。无论您是从事平面设计、产品摄影、概念艺术还是建筑,Krea都能满足您的创意需求。开始您的创意之旅,体验Krea带来的人工智能创新。
AI图像判官 是一个旨在提高媒体识读能力和锻炼图片真伪鉴别技巧的创新网站。它为用户提供了普通模式、无尽模式和竞速模式三种游戏玩法,让您能够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。AI图像判官体验入口如何使用AI图像判官?AI图像判官提供以下三种游戏模式:普通模式: 在普通模式下,您将面对 10 张随机图片进行真伪鉴别。这是一个适合�
StabilityAI公司发布了其首个新型人工智能模型,商业许可的StableCode3B。字节复旦团队提出metaprompts扩散模型图像理解力刷新SOTA过去一年,扩散模型逐渐在文生图领域扩展,能否处理视觉感知任务呢?字节跳动和复旦大学技术团队提出了简单有效方案,旨在提高模型在视觉识别任务中的性能。
文本到图像生成模型的需求不断增长,但高质量图像的生成往往面临资源密集型训练和慢推理的挑战,制约了其实时应用。本文介绍了PIXART-δ,这是PIXART-α框架的先进版本,无缝整合了LatentConsistencyModels和定制的ControlNet模块。这一模型站在最前沿,为实时应用开辟了新的可能性。
各种人工智能图像生成器将根据您的描述创建图像。但最贴近家庭的一个是微软自己的画图程序。
在使用强化学习进行文本生成图像时,质量奖励成为一个紧迫问题。尽管观察到通过强化学习RL可能提高图像质量,但多个奖励的聚合可能导致在某些度量中过度优化在其他度量中降级。但在Parrot潜在生成不当内容的能力方面引发了伦理关切,强调了在部署中进行审查和伦理考虑的必要性。
GoogleResearch和MITCSAIL共同推出了一项名为SynCLR的新型人工智能方法,该方法旨在通过使用合成图像和字幕,实现对视觉表征的学习,摆脱对真实数据的依赖。SynCLR的工作原理研究团队首先提出了一个三阶段的方法。这些改进有望进一步提升合成数据在训练人工智能模型中的效果。
audio2photoreal是一个开源项目,专注于从音频生成照片级逼真的avatar。它包含一个基于pytorch的实现,可以从音频中合成交谈中的人类形象。要获取更多详细信息并开始您的AI头像生成之旅,请访问audio2photoreal官方网站。
SD4J是一款强大的文本到图像生成工具。通过深度学习,SD4J能够将文字描述独特地转化为生动的图像,并能够理解负面输入,使用户能够指定不希望出现在图像中的元素,提供更多的定制和控制。通过深度学习、用户友好的界面以及处理负面输入和调整引导比例等功能的融合,SD4J在文本到图像生成方面开启了新的领域,具有无与伦比的可访问性和效率。
由艾伦人工智能研究所、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和华盛顿大学的研究人员联合开发的“Unified-IO2”标志着人工智能能力的一次巨大飞跃。与之前只能处理双模态的前辈不同,Unified-IO2是一款自回归的多模态模型,能够解释和生成文本、图像、音频和视频等多种数据类型。它成功地驾驭了多模态数据整合的复杂性,为未来人工智能模型树立了一个先例,预示着人工智能将更
HiDream.ai是一个利用生成式AI技术来提升人类创造力和生产力的平台。该平台提供像Pixeling这样的产品,能够自动生成图像、视频、文字等创意内容,旨在帮助用户提高工作效率并创造更多价值。欲了解更多或开始使用HiDream.ai,请访问HiDream.ai官方网站。
Google最近发布了一项名为“GenerativePowersofTen”的图像生成功能,这项功能支持对生成的图像进行无限放大。这意味着用户可以将一张人像照片放大到可以看到细胞结构,或者将地球大气层缩放到地面上的物体。新方法的联合多尺度扩散采样方法则能够产生更深层次的缩放,并保持一致性,是一项重要的突破。
MIT和Adobe的研究人员最近提出了一种新颖的人工智能方法,称之为分布匹配蒸馏,该方法旨在将扩散模型转化为一步图像生成器,从显著提高图像生成的效率和质量。据称他们的一步生成器在生成逼真图像方面不仅与StableDiffusionv1.5相媲美速度更快30倍。这一研究为图像生成领域带来了崭新的可能性,通过创新的方法,使得生成模型在效率和质量方面都取得了显著提升。
MIT和Google的研究人员近期开发了一项名为StableRep的新技术,旨在利用由AI生成的图像来训练更加详细和高效的AI图像模型。这项技术被应用于开源文本到图像模型StableDiffusion,取得了一系列显著的成就。MIT和Google的这一研究成果代表着AI图像生成领域的一次创新,尽管存在一些缺陷,但其对于高质量图像的生成提供了新的方法和思路。
随着人工智能图像日益逼真和AI图像创作门槛的降低,鉴别图像真伪变得尤为重要。索尼近日宣布推出一项新技术——相机内真实性认证技术,旨在应对这一挑战。尽管这项技术尚未完全发布或最终确定,但索尼计划在新款Sonya9III上提供加密签名以及较旧的Sonya1和Sonya7III通过固件更新。
HuggingFace社区成员TimothyAlexisVass撰写了一篇名为《ExplainingtheSDXLlatentspace》的文章,重点解释了SDXL潜在空间的特性以及如何改善其生成图像的方法。SDXL潜在空间的结构包括四个通道,分别对应图像的亮度、青/红、绿/紫、以及图案/结构。这为提高SDXL生成图像质量提供了一种新的思路。
AI图像生成器因其便捷性变得异常受欢迎,但也引发了一系列问题。在CISPAHelmholtz信息安全中心的研究中,研究员YitingQu探讨了这些图像生成器中存在的不安全图像问题,并提出了一种用于解决此问题的过滤器。她希望通过这项研究帮助减少未来互联网上流传的有害图像数量。