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AI生成式图像创业公司Ideogram最近又成功融资8000万美元,吸引了包括JeffDean和Karpathy在内的硅谷大佬及知名机构的投资。Ideogram凭借其卓越的文字渲染能力取得了重大突破。Ideogram由前GoogleBrain研究人员创立,其图像生成器在生成带有文本的图像方面具有独特优势——它可以以不同的字体、大小、颜色、样式可靠地呈现图像中的字母、词汇和标志这一点一直是其他AI图像生成器需要
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。
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Taiyi-Diffusion-XL是一款开源的基于StableDiffusion训练的双语文生图生成模型。该模型支持英文和中文的文本到图像生成,相比之前的中文文生图模型有了显著提升。点击前往Taiyi-Diffusion-XL体验入口获取更多信息,释放创造力的无限可能。
《ImaginewithMetaAI》是一款利用AI技术的图片生成工具。用户只需通过语音描述所想要的画面,该工具就能自动生成相应的图片。以上就是《ImaginewithMetaAI》的全部介绍了,感兴趣的小伙伴可以点击上方链接前往体验!
StableDiffusion3API是一款先进的文本到图像生成系统,它在排版和提示遵循方面与DALL-E3和Midjourneyv6等顶尖系统相匹敌或更优。该系统采用新的多模态扩散变换器架构,使用不同的权重集来改善图像和语言的表示,从提高文本理解和拼写能力。StableDiffusion3API的使用场景示例在以下情况下,您可以使用StableDiffusion3API进行图像生成:生成广告宣传图创建游戏角色概念图辅助教学材料的图像制作产品特色和功能StableDiffusion3API具有以下特色和功能:文本到图像的生成多模态扩散变换器架构图像和语言的独立表示文本理解和拼写能力提升想要了解更多关于StableDiffusion3API的信息并开始您的图像生成之旅,请访问StableDiffusion3API官方网站。
PixArt-sigma由华为诺亚方舟实验室联合多个研究机构共同开发的项目,是一个强大的文本到图像生成模型,通过弥散Transformer进行弱到强训练,旨在实现4K分辨率的图像生成。PixArt-sigma采用了弥散Transformer进行弱到强训练,从能够更好地生成高质量的4K分辨率图像。在应用方面,PixArt-Σ是一款强大的文本到图像生成工具,具有广泛的应用场景,可以满足艺术、设计、游戏开发、营销
Hugging和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案,大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。在当前的将文字描述转换为图像的技术中,一个关键短板是它们往往无法精准地生成与文字提示中所描述的空间关系相符的图像。他们还会开源这个模型和数据集,以便其他研究者和开发者能够利用这些资源来进一步提高文生图模型的性能。
LoRA的高效能力已在文生图领域获得广泛应用,可以准确渲染、融合图像中的特定元素,例如,不同字符、特殊服装或样式背景等,同时可对图像进行压缩、去噪、补全进行优化操作。但想在模型中应用多个LoRA构建更复杂的图像时,会出现图像失真、难以控制细节的难题。尤其是使用数量较多的LoRA组合时,生成高质量的效果更加明显。
LaVi-Bridge项目是一个无需训练将不同的语言模型和生成视觉模型结合起来,以实现文本到图像的生成的项目。LaVi-Bridge是一个灵活的框架,它允许将不同的预训练语言模型和生成视觉模型集成到文本到图像生成的过程中。在短提示、长提示和组合提示下的文本对齐和图像质量指标上进行了广泛的评估,并通过大量可视化实验验证了LaVi-Bridge的有效性。
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。
Playground最新发布的v2.5版本旨在提升图像的美学质量,特别强调颜色和对比度的增强,以及改进了多纵横比图像生成的能力,使其能够生成各种比例的图像并提升人像细节。产品入口:https://top.aibase.com/tool/playground-ai模型:https://huggingface.co/playgroundai/playground-v2.5-1024px-aestheticComfyUI即将支持:https://github.com/comfyanonymous官方声称,根据用户研究数据显示,v2.5在性能上明显超越了SDXL、PixArt-⍺、DALL·E3和Midjourneyv5.2。专注于改善人脸细节、眼睛形状和注视、头发纹理以及整体光照、颜色、饱和度和景深,以减少人物图像中的视觉错误。
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英伟达与特拉维夫大学的研究人员联手开发了一款名为ConsiStory的文生图模型,旨在解决目前文生图模型在生成内容一致性方面的挑战。ConsiStory采用了一种全新的方法,通过主体驱动自注意力和特征注入等核心模块,实现了图像主体的一致性,无需任何训练或调优。这些功能共同助力ConsiStory成为一款无需训练即可生成连贯图片的文生图模型,为AI图像生成领域带来了新的可能性
多数文生图模型皆使用的是随机采样模式,使得每次生成的图像效果皆不同,在生成连贯的图像方面非常差。想通过AI生成一套图像连环画,即便使用同类的提示词也很难实现。也就是说生成的图像可以相互关注、共享特征,这使得ConsiStory实现了0训练成本,避免了传统方法中需要针对每个主题进行训练的难题。
美国AI创企StabilityAI发布了StableCascade预览版。这个模型是基于Würstchen架构的文本到图像扩散模型,可以在消费级硬件上进行训练和微调。它在训练和推理方面取得了令人印象深刻的结果,展现出其在效率方面的优势。
【新智元导读】近日,北大、斯坦福、以及PikaLabs发布了新的开源文生图框架,利用多模态LLM的能力成功解决文生图两大难题,表现超越SDXL和DALL·E3近日,北大、斯坦福、以及爆火的PikaLabs联合发表了一项研究,将大模型文生图的能力提升到了新的高度。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.11708.pdf代码地址:https://github.com/YangLing0818/RPG-DiffusionMaster论文作者提出了一个全新的免训练文本�
2月13日,著名大模型开源平台StabilityAI在官网,开源了全新文本生成图像模型——StableCascade。SC是根据最新Würstchen基础模型开发成,大幅度降低了对推理、训练的算力需求,例如,训练Würstchen模型使用了约25,000小时性能却更强劲StableDiffusion2.1大约使用了200,000小时。在训练Würstchen基础模型时,参数总量比SDXL多14亿,但训练成本仅是其8分之一。
RPG-DiffusionMaster是一个利用LLM优化SD文本到图像的转换过程的框架。该框架能够更好地理解和分解生成图像的文字提示,以实现将一幅图像分解成不同的部分或区域,并根据理解的相应文本提示来生成图像,最后合成为一个符合预期要求的图像。实验结果表明,RPG框架能够根据复杂的文本描述生成高度准确和详细的图像,优于现有技术,并具有灵活性和广泛的适用性,能够应用�
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。
来自南加州大学、哈佛大学等机构的研究团队最近提出了一项创新性的生成模型方法,名为DreamDistribution。这一方法基于提示学习,能够通过仅有的几张参照图片学习文本提示分布,从实现高度多样化和个性化的图像生成。应用于文本到3D生成:**通过学习提示分发,可以应用于文本到3D生成,并支持文本引导的编辑,提供更多维度的图像生成能力。
麻省理工与Meta共同开发了“表示条件的图像生成”模型,无需任何人工标注,生成出来的图片效果显著。新AI图像分割方法GenSAM:一个提示实现批量图片分割GenSAM模型通过通用任务描述,实现对图像的有针对性分割,摆脱了对样本特定提示的依赖。
GettyImages与Nvidia宣布深化合作,共同推出GenerativeAIbyiStock,这是一款专门为制作库存照片设计的文本到图像平台。GenerativeAIbyiStock在Getty的第一次尝试AI图像生成基础上进行了进一步发展。Outpainting可以为不同的宽高比扩展照片并填充这些新区域。
文生图领域一直面临着一个核心难题,就是有条件图像生成的效果,远超无条件的图像生成。有条件图像生成是指模型在生成图像的过程中,会额外使用类别、文本等辅助信息进行指导,这样可以更好的理解用户的文本意图,生成的图像质量也更高。RCG的FID分数为3.56和IS的253.4,超过了之前最好的无条件生成模型MAGE的结果,与当前状态最好的有条件模型CDM差不多。
虽然提示词只是要生成「动画版的玩具」,但结果和《玩具总动员》没有区别。《纽约时报》指控OpenAI涉嫌违规使用其内容用于人工智能开发的事件引起了社区极大的关注与讨论。更多详细内容,请参阅原博客。
OpenAI宣布将上线自定义GPT商店,用户可以将自己开发的自定义ChatGPT助手进行分享的平台。这一商店的功能类似于苹果的AppStore,在大模型领域提供了新的商业机会。具备用户友好的工作流构建器、广泛的集成、开放的生态系统和无限的使用案例。
在最近的文本到视频生成方法中,实现合成视频的可控性通常是一个挑战。通常情况下,为了解决这个问题,需要提供低级别的每帧指导,如边缘图、深度图或待修改的现有视频。5.高效且自然的运动生成:尽管使用简单的边界框进行指导,TrailBlazer生成的运动效果仍然非常自然,包括透视效果和随着边界框大小增加向虚拟摄像机移动等出现的效果。
北京互联网法院审结了一起涉及AI生成图片的著作权侵权案件,对于AI生成内容的著作权保护问题做出了明确的判决。原告使用开源软件StableDiffusion生成了一张涉案图片,并在小红书平台上发布。该判决还强调了使用AI生成内容的主体应当明确标注使用的人工智能技术或模型,以保护公众的知情权。
Krea是一款新型的AI创意工具,它运用人工智能生成高品质的视觉效果,并能够理解用户的风格、概念或产品。用户可以上传图像,训练AI引擎,再在画布上生成图像。以上就是Krea的全部介绍了,感兴趣的小伙伴可以点击上方链接前往体验!
Imagen2是GoogleDeepMind开发的最先进的文本到图像扩散技术产品,可生成高品质、逼真的图像,与用户的文字提示紧密对齐。这款技术利用其训练数据的自然分布生成更逼真的图像不是采用预设的风格。以上就是「Imagen2」的全部介绍了,感兴趣的小伙伴可以点击上方链接前往体验!