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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。
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来自伦敦帝国理工学院和戴尔的研究团队推出了StyleMamba,这是一种有效的框架,用于转移图片风格,通过使用文本来指导风格化过程,同时保持原始图像内容。当前文本驱动风格化技术的计算需求和训效率低下的问题在这个引入中得到了解决。StyleMamba在各种应用和媒体格式上都表现出多功能性和适应性,包括多种风格转移任务和视频风格转移。
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。
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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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。
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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。
MGIE是一项由苹果开源的技术,利用多模态大型语言模型生成图像编辑指令,通过端到端训练,捕捉视觉想象力并执行图像处理操作,使图像编辑更加智能、直观。点击前往MGIE官网体验入口MGIE旨在满足以下需求人群:"用户可以通过自然语言直观地描述图像编辑需求,如改变颜色、调整大小等,无需复杂的描述或区域掩码,使图像编辑更加自由和轻松。欢迎访问MGIE官方网站,体验这一前沿的多模态大语言模型图像编辑工具。
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InternLM-XComposer2是一款领先的视觉语言模型,专注于自由形式文本图像合成与理解。该模型不仅能理解传统的视觉语言能从各种输入构建交织的文本图像内容,实现高度可定制的内容创作。InternLM-XComposer2的产品特色自由形式文本图像合成文本图像理解多模态内容创作为了获取更多详细信息并开始您的文本图像合成之旅,请访问InternLM-XComposer2官方网站。
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。
Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型,专注于处理异构图像生成任务,并在未知任务中展现出良好的泛化能力。该模型通过引入多模态指令,利用自然语言整合不同模态,标准化丰富的生成意图。要获取更多详细信息并开始您的AI多模态图像生成之旅,请访问Instruct-Imagen官方网站。
AI图像生成模型的一个最大问题就是速度:使用ChatGPT或StableDiffusion生成一张图像可能需要几分钟的时间。甚至Meta首席执行官马克・扎克伯格在去年的MetaConnect大会上也抱怨了图像生成速度。HuggingFace展示了使用8位Adam优化器和float16精度微调的模型,该过程使用了不到11GB的GPUVRAM。
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
视频合成最近取得了显著的进步,这得益于扩散模型的快速发展。它在语义准确性、清晰度和时空连续性方面仍然存在挑战。研究人员还对人脸、3D卡通、动漫、中国画、小动物等多种图像进行了定性分析,展示了该模型的泛化能力。
谷歌GeminiPro大模型在研究基准测试中表现优异,支持32K上下文窗口的文本输入和生成功能,向VertexAI云计算客户和AIStudio开发人员开放,提供多种功能和SDK,为构建AI应用程序提供更多可能性。文心一言插件商城上线百度文心一言插件商城正式上线,提供多功能插件,包括PPT生成、音视频提取、思维导图等,用户可通过简单指令满足多场景需求。库提供开放访问,支持Unity和Unreal
Google刚刚宣布了其迄今为止最强大的AI模型套件Gemini,但该公司已被指控在其宣传视频中对其性能进行了误导性表述。根据彭博社专栏作家帕尔米·奥尔森的观点文章,Google在一段视频中误导了公众对Gemini的理解。向我们展示它到底有多强大。
谷歌推出多模态大模型Gemini1.0,具备处理文本、代码、音频、图像和视频等多种信息的能力,分为Ultra、Pro和Nano三种规模,性能超越领先模型,GeminiUltra在多任务语言理解中首次超越人类专家水平,计划明年初向开发者推出。苹果发布MLX模型框架苹果公司悄悄发布了MLX模型框架,表明可能加大在人工智能领域的投入,推动生成式人工智能应用程序的发展。与传统方法相比,FaceSt
来自南加州大学、华盛顿大学、巴伊兰大学和谷歌研究团队的研究人员推出了DreamSync,这是一种新型人工智能框架,致力于解决扩散型文本到图像模型中对齐和审美吸引力的问题无需进行人工标注、修改模型架构或使用强化学习。DreamSync的方法是通过生成候选图像,利用视觉问答模型对其进行评估,然后对文本到图像模型进行微调。拓展DreamSync的应用到其他模型架构,并在不同场景中进行性能评估和额外研究也是未来持续调查的方向。
由AdobeResearch和澳大利亚国立大学联合研发的人工智能模型宣布了一项突破性的成果,能够从单一的2D图像中生成3D图像。研究人员表示,他们的新算法在大规模图像样本上进行训练,可以在几秒钟内生成这样的3D图像。以下是LRM的主要功能特色:5.Transformer-Based架构:LRM采用了完全可微分的transformer-based编码器-解码器框架,通过预训练的视觉模型对输入图像进行编码,使用大型transformer解码器通过交叉注意力将图像特征投影到3D三平面表示,然后通过多层感知器预测体积渲染的点颜色和密度。
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。它们还可以输出更一致的结果,这可能推广到更多的应用中,比如医学图像修复。
在最新的AI模型和研究领域,一种名为LatentConsistencyModels的新技术正迅速推动文本到图像人工智能的发展。与传统的LatentDiffusionModels相比,LCMs在生成详细且富有创意的图像方面同样出色,但仅需1-4步骤不是数百步骤。与LoRA结合的LCM-LoRA模型则为高效生成高质量、风格特定图像提供了通用解决方案,具有广泛的实际应用潜力,从数字艺术到自动化内容创建都可能迎来颠覆性的革新