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腾讯开源了混元DiT图像生成模型,对英语和中文都有着精细的理解能力。Hunyuan-DiT能够进行多轮多模态对话,根据对话上下文生成并细化图像。它通过结合Transformer结构、文本编码和位置编码,以及训练一个多模态大型语言型,实现了对中英文的细粒度理解,并在图像生成等任务中取得了显著的效果。
GoogleDeepMind的Veo模型是一个可以根据单个参考图像生成视频剪辑的创新模型。用户可以通过输入文本提示来调整视频的视觉风格,使其与原始风格保持一致。她的指甲被涂成紫色,小指上戴着金戒指,手腕上有一个小纹身。
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。
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。
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。
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。
Ideogram1.0是一个文本转图像的生成模型,能够根据文本描述生成高保真的图像。它拥有前沿的文本渲染能力,无与伦比的照片实感和提示符合度,以及名为“魔法提示”的新功能,可以帮助用户为美丽的创意图像编写详细的提示。除了每日免费生成量外,我们还推出了付费订阅计划,提供优先生成、私人生成、图像上传和Ideogram编辑器访问等功能。
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Ideogram发布了最新的Ideogram1.0图像生成模型,该模型具有强大的文字生成能力和提示词理解能力。Ideogram1.0在文本渲染准确性方面实现了飞跃。他们希望通过持续的研发工作,为用户带来更加优质的图像生成体验,满足用户对于高质量图片的需求。
灵活视觉变换器是一种全新的Transformer架构图像生成模型,专门设计用于创造没有分辨率和宽高比限制的图像。相较于传统将图像视为固定分辨率网格的方法,FiT将图像视为一系列可变大小的图像块。FiT的问世将为图像生成领域带来新的可能性,为用户提供更加灵活多样的图像生成体验。
Bard已经更新,现在具有生成图片的能力。这一功能由DeepMind的Imagen2图像生成模型提供支持。值得一提的是,虽然Bard已经更新,但目前只有部分用户能够使用这一功能,因为在试用后发现,即使是已经升级到最新版本的用户账号,也不能使用这一功能。
MobileDiffusion是一个轻量级的潜在扩散模型,专为移动设备设计。该模型可以在0.5秒内根据文本提示生成512x512高质量图像。了解更多想要深入了解MobileDiffusion的使用方法和技术原理,请访问AIbase产品库了解更多相关信息。
SCEPTER是由阿里巴巴开发的一个专为生成模型设计的开源框架。它用于训练、微调和推理生成模型,涵盖诸如图像生成、转换和编辑等下游任务。这些方法特别适用于生成高质量、细节丰富的图像。
探索StableDiffusion3Medium能为你带来哪些改变为什么选择StableDiffusion3Medium?StableDiffusion3Medium不仅仅是一款产品——它是一项革命性的技术,致力于提供出色的细节、色彩和光照效果,支持多种风格。通过AIbase,您可以轻松发现最适合您需求的人工智能工具,解锁AI的力量。
经过与GoogleCloud的合作,今日Aria宣布融入了Google的Gemini模型,为其AI浏览器带来了一次重大升级。Aria作为自家ComposerAI引擎的驱动,以其与50多个模型系列共计150多个本地LLM变体的支持著称。值得关注的本地LLM项目还包括CodeLlama,Phi-2和Mixtral等,它们将在AI社区中继续发挥重要作用,推动人工智能技术的不断进步和创新。
谷歌DeepMind最近的研究示了当前我们对文本到图像AI模型性能评估的隐藏局限性。在其发布在预印本服务器ariv上的研究中,他们引入了一种全新的方法称为“Gecko”,承诺提供一个更全和可靠的基准,以评估这一蓬勃发展的技术。Gecko为我们展示了如何做到这一。
根据研究团队发表的预印本文章,InstantMesh是由腾讯PCGARC实验室和上海科技大学的研究人员开发的人工智能框架,能够在仅需10秒的时间内,从单个2D图像生成高质量的3D网格。该开源框架由多视图扩散模型和3D网格重建模型组成,通过使用不同角度合成的3D视图来实现高质量的重建。这一技术有望显著提升3D行业生产力,尤其在视频游戏开发领域。
AdobePhotoshop的最新测试版现已引入一项革命性的功能,允许用户通过简单的文本提示,利用人工智能技术生成图像。该功能的核心在于Adobe新发布的生成式AI模型系列FireflyImage3。包括谷歌和微软在内的多家科技巨头都在AI领域取得了显著的进展和突破。
当用户在与MetaAI的聊天中开始输入文本到图像的提示时,将看到随着添加更多关于想创建的内容的细节,图像如何变化。在Meta分享的示例中,一个用户输入了提示:“想象一场在火星上进行的足球比赛。这一新功能是Meta在其所有应用程序中推出AI功能的一部分,包括WhatsApp、Instagram、Facebook和Messenger。
OpenAI宣布关闭DALL-E2图像生成器服务,由其后续产品DALL-E3替代。DALL-E2在2022年4月面世后不久,以其能够根据简单文本提示生成高质量图像一举成名。但为了安全起见,大家可能需要下载自己特别喜欢的任何内容。
北大和字节联手搞了个大的:提出图像生成新范式,从预测下一个token变成预测下一级分辨率,效果超越Sora核心组件DiffusionTransformer。并且代码开源,短短几天已经揽下1.3k标星,登上GitHub趋势榜。他硕士毕业于浙江大学,目前的研究重点是视觉基础模型、深度生成模型和大语言模型。
北大与字节跳动AILab联合提出了一种图像生成新范式——VAR,这一新方法的核心在于预测下一级分辨率非传统的预测下一个token。VAR的提出不仅在图像生成质量上超越了Sora的核心组件DiffusionTransformer在推理速度上也实现了20倍以上的提升。VAR的开源也体现了学术界与工业界合作的积极成果,有助于推动整个AI领域的发展和创新。
Adobe的图像生成AI“Firefly”以其训练集来源自AdobeStock中的图片和视频闻名。美国经济报纸彭博社报道称,Firefly的数据集实际上包含由Midjourney等公司生成的图像。”然,Tushnett教授指出,Firefly学习自Midjourney生成的图像的事实与其声称与其他图像生成AI不同的说法相矛盾。
ComfyUI-IPAdapter-Plus是一个强大的图像生成和编辑工具,专门用于基于一个或多个参考图像进行图像到图像的条件生成。通过文本提示、控制网络和掩码,您可以轻松生成增强图像的各种变体。获取更多详细信息并开始体验图像生成的乐趣,请访问ComfyUI-IPAdapter-Plus官方网站。
在图像生成领域,精确控制图像的风格和特征一直是一个具有挑战性的问题。DreamWalk技术的出现为这一难题提供了解决方案,使得用户可以更加自由地决定图像中哪部分应该更加强烈地体现某种风格哪部分则保持原样或采用另一种风格。这一功能为用户提供了一种简单有效的方式,将他们的照片或收藏的图像转化为独特的艺术风格,从丰富了数字艺术的创作方式。
Facet AI是一款创新的图像编辑工具,它以其独特的功能和用户友好的操作界面,为广告制作和产品图像设计领域带来了革命性的变化。这款工具的核心优势在于其精确控制图像元素的能力,使得用户可以轻松地对图像进行实时编辑和调整。官网地址:https://facet.ai/Facet AI的直观画布操作是其一大亮点。用户可以通过简单的拖拽和调整,实现对图像
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北京大学最近发布了一种新的图像生成框架,名为VAR。这一突破性的技术首次使GPT风格的自回归模型在图像生成上超越了扩散transformer,同时展现出了与大语言模型观察到的类似Scalinglaws的规律。VAR算法为计算机视觉中的自回归算法设计提供了新的见解,有望推动这一领域的进一步发展。
在人工智能构筑的世界中,AI有时会像人一样存在着某种偏见或倾向性。比如对于大语言模型言,由于训练数据的影响会不可避免地存在性别偏见、种族刻板印象,等等。对于TheVerge发现的这一现象,有网友分析称,这是Meta在训练的时候没有喂给模型关于这一场景足够的示例。