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用于生成图像的大规模模型已经成为计算机视觉的基础图形,令人惊讶的是,很少有研究关注分层内容生成或透明图像生成。这种情况与巨大的市场需求形成鲜明对比。用户还表示,生成的透明图像在质量上可媲美真实的商业级透明素材,例如AdobeStock提供的素材,展现出技术的强大和实用性。
海德堡大学最近发布了一个名为ConTorlNetXS的优化版本的ControlNet模型,该模型在图像生成方面的性能得到了极大提升。这一项目的研究重点是控制基于稳定扩散模型的图像生成过程,通过对ControlNet的大小和架构进行优化,取得了令人瞩目的成果。这一成果将为图像生成领域带来重大影响,有望推动该领域的进一步发展和应用。
在文本到视频领域的最新研究中,SparseCtrl技术通过引入时间稀疏信号实现了对视频结构的灵活控制。传统的文本提示在空间不确定性方面存在问题,容易导致模糊的帧组合。我们可以期待看到SparseCtrl在各种领域的广泛应用,为视频生成领域带来更多的创新和可能性。