图像合成
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InternLM-XComposer2官网体验入口 视觉语言AI模型文本图像合成在线使用地址
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。
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InstantID官网体验入口 AI图像合成工具软件免费使用地址
InstantID是一种基于强大的扩散模型的解决方案，专门用于进行图像个性化处理，同时确保身份的保留和高保真度。InstantID引入了创新的IdentityNet技术，能够将单张面部图像与文本提示相结合，在多种风格下生成个性化图像。要了解更多信息并开始使用InstantID，请访问InstantID官方网站。
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AI换脸图像合成框架FaceStudio 支持多人图像合成
FaceStudio是一种身份保留合成方法，旨在在图像生成过程中保持主题的身份，并添加个性化的风格。与传统方法相比，FaceStudio通过直接前馈机制实现了快速高效的图像生成，避免了繁琐的调优和多个参考图像的需求。与基线方法相比，我们的方法以文本和图像为指导，在人脸相似性和生成时间方面表现出显着的优势。
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新AI框架DreamSync:结合图像理解模型的反馈 改善文本到图像合成
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。
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浙大研究者提出UrbanGIRAFFE，解决城市场景的可控3D感知图像合成
浙江大学的研究人员最近提出了一种名为UrbanGIRAFFE的创新方法，用于解决具有挑战性的城市场景的可控3D感知图像合成问题。该方法通过引入可控的相机姿势和场景内容，以实现逼真的图像合成，特别是在处理具有挑战性的城市环境时。UrbanGIRAFFE通过在合成和实际数据集上进行全面评估，展示了在可控性和保真度方面超越各种2D和3D基线的出色性能。
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新图像合成模型LCM SD生成图片推导步骤减少至4步！
图像合成是计算机视觉领域的一个重要研究方向，目标是根据给定的条件生成逼真的图像。潜在扩散模型在这方面取得了显著的成果，能够生成高分辨率和高质量的图像。本文也为进一步探索潜在空间中的一致性和结构提供了一个有益的尝试。
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BoxDiff：一种训练免费的文本到图像合成方法
最近的文本到图像生成模型展现出惊人的图像合成能力，但目前研究主要集中在通过文字提示合成图像上。尽管已有尝试使用其他模式作为条件，但培训这些模型仍需大量配对数据和微调。实验结果表明，所提出的约束可以控制图像中的内容和位置，同时保持稳定扩散模型合成高保真度和多样性概念覆盖的能力。
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ImageReward奖励模型：让文本到图像合成更符合人类偏好
Stable+Diffusion+等生成式+AI+模型在文本到图像合成方面越来越受欢迎。像+CLIP+或+BLIP+这样的文本图像评分方法可以评估模型生成的图像是否与文本提示匹配，但它们并不总是符合人类的偏好和感知。ImageReward+可从+GitHub+获得，并提供了有关如何将其集成到+Stable+Diffusion+WebUI+中的说明。
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Dreambit：这个图像合成搜索引擎能够预测你的长相
华盛顿计大学的算机视觉研究员开发了一款名叫Dreambit的新的个性化图像搜索引擎，它可以帮助人们预测他们在不同的发型、发色，或在不同时期、年龄、国家的形象是怎样的，又或者是与任意搜索词合成之后的形象。
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DIY炫酷明星待遇 Photo2fun HD图像合成iPhone亲测
你是否羡慕明星们帖在大街小巷、地铁站牌的巨幅广告海报？你是否也想拥有属于自己的个性化酷炫封面海报？今天，凌少我就给各位iPhone椒友推荐一款操作简便，功能却非常给力的图像合成软件——Photo2fun，让诸多iPhone椒友享受一把当明星的感觉。
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个性化扩散模型微调方法DiffuseKronA：个性化扩散模型微调方法，大幅减少参数、合成高质量图像
针对文本到图像生成模型领域中的个性化主题驱动模型，出现了一些令人印象深刻的进展，如DreamBooth和BLIP-Diffusion。这些模型普遍存在着对微调的需求较高和参数规模庞大的限制。综合对比实验结果，DiffuseKronA在视觉质量、文本对齐性、可解释性、参数效率和模型稳定性等方面均优于LoRA-DreamBooth，为T2I生成模型的领域带来了重大进展。
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Lumiere官网体验入口 AI视频合成、图像到视频、修补和风格化生成工具在线使用地址
Lumiere是一款先进的视频合成工具，致力于解决视频合成中的关键挑战。采用空时U-Net架构，Lumiere能够一次性生成整个视频的时间持续，展现真实、多样和连贯的运动。了解更多详情并开始体验Lumiere，请访问Lumiere官方网站。
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谷歌研究团队推新AI方法SynCLR:从合成图像和字幕中学习视觉表征
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。
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MIT和Google研究StableRep新技术:使用合成图像训练AI图像模型
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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索尼推出相机内真实性认证技术，应对 AI 合成图像挑战
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。
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微美全息（NASDAQ：WIMI）开发Auto-AIX合成X射线图像分析
当今医学领域面临着许多挑战，如复杂的疾病、日益增长的医疗成本、医疗保健不平等等问题。人工智能技术被认为是解决这些问题的有力工具之一。这种方法可以大大加速X射线图像分析领域的研究和应用，为医疗保健领域带来更多的机会和挑战。
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谷歌发布图像局部重绘项目ObjectDrop 插入物体和环境完美融合
谷歌今天发布了一个名为ObjectDrop的图像局部重绘项目，其效果令人印象深刻。这个项目成功模拟了物体对场景的影响，包括遮挡、反射和阴影，实现了逼真的物体移除和插入。这一成果对于图像处理和计算机视觉领域来说，是一个重要的突破。
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Midjourney发布角色一致性功能：定制角色图像与参照图像相符合
终于来了!今日，Midjourney发布角色一致性功能。这一功能允许用户使生成的角色图像与给定的角色参照图像相符合不是匹配特定风格。官方的V6beta版将推出，敬请期待。
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美图与三星深度合作 提升Galaxy S24系列AI图像能力
1月25日，三星电子举办GalaxyS24系列中国新品发布会，与美图公司深化合作，共同推出全新的AI图像编辑体验。美图公司自研的AI视觉大模型MiracleVision将为GalaxyS24系列用户提供云端解决方案，提升相册的生成式编辑功能。借助AI图生图功能，用户还可以将一张照片呈现出不同的画风，为创意打开无限可能。
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百度推出视频生成模型UniVG 可处理各种文本和图像的组合输入
百度推出的UniVG是一款视频生成模型，其特点在于针对高自由度和低自由度两种任务分别采用不同的生成方式，以更好地平衡两者之间的关系。项目地址:https://univg-baidu.github.io/视频生成技术基于“扩散”原理的方法近来在学术和产业界引起广泛关注，并取得显著成就。这一成绩不仅超越了当前的开源方法与业界领先的闭源方法Gen2不相上下，显示出了卓越的实用价值和技术优势�
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AI人像生成零成本图像处理软件下载地址 FaceChain-FACT官网体验入口
FaceChain-FACT是一个创新的零成本人像生成工具，为用户提供了一种简便、高效的方式来生成定制化的人像。这款工具的特点是用户无需训练LoRA模型，只需提供一张照片，FaceChain-FACT就能迅速生成定制人像。要开始使用FaceChain-FACT，并体验这一创新技术带来的便利，请访问FaceChain-FACT官方网站。
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谷歌多模态图像生成模型Instruct-Imagen 整合LLM和SD生态
谷歌的Instruct-Imagen模型展现了多模态图像生成领域的强大力量，成功整合了大型语言模型和现有的自监督学习生态系统。这一模型的核心优势在于其能够通过自然语言和输入内容智能地调用SD生态系统中的各种模型，实际上，相当于利用LLM将SD生态中的Lora和Controlnet等模型打造成智能Agents。这一技术创新为实现更广泛、更智能的图像生成任务打开了新的可能性。
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AI图像生成工具Visual Electric发布多张图像组合重绘功能
AI图像生成工具VisualElectric推出了两个强大的功能，为AI图像创作流程降低了门槛。它允许用户将生成的多张图像进行组合并进行重绘。这一工具的推出为图像创作者提供了更多可能性，让创作过程更加富有创意和乐趣。
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何恺明与MIT合作推出自条件图像生成框架RCG
何恺明与MIT合作推出的自条件图像生成框架RCG在学术圈引起关注。这一框架成功填补了长期存在的有条件和无条件生成任务性能差距，取得了ImageNet-1K数据集上无条件图像生成的新SOTA成绩。何恺明与MIT的合作研究为无条件图像生成领域带来了新的突破，RCG框架的成功应用表明自条件图像生成模型具有巨大的潜力，可能预示着这一领域新时代的到来。
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AI 图像生成器市场规模预计将在2030年超过9亿美元，年复合增长率为17.4%
根据FortuneBusinessInsights的报告，全球AI图像生成器市场规模预计将在2030年达到917，448，000美元，年复合增长率为17.4%。AI图像生成器在数字艺术和插图制作以及市场营销资料的视觉元素制作等方面有着广泛的应用。这些公司还积极追求合作、收购和合作，以增强其产品组合。
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终结扩散模型，IGN单步生成逼真图像！UC伯克利谷歌革新LLM，美剧成灵感来源
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。最新研究的代码，未来将在GitHub上公开。
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马里兰&NYU合力解剖神经网络 模型反转用于解释AI生成图像
马里兰&NYU合力解剖神经网络，推出一种新的类反转方法，称为"Plug-InInversion"，用于生成神经网络模型的可解释图像。在神经网络训练中，一些神经元可能永远输出0，被称为"死节点"这些节点可以通过优化算法生成诡异和恐怖的图像。PII方法为神经网络模型的解释提供了新的工具和途径，有望加深对模型内部行为的理解，进一步推动神经网络研究的发展。
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中国研究人员提出DualToken-ViT:CNN和视觉Transformer的融合,提高图像处理效率和准确性
视觉Transformer成为各类视觉任务如物体识别和图片分类的有效架构。这是因为自注意力可以从图片中提取全局信息卷积核大小限制了卷积神经网络只能提取局部信息。他们的贡献有:1）提出了紧凑高效的视觉Transformer模型DualToken-ViT，通过卷积和自注意力的优势实现有效的注意力结构;2)提出位置感知全局令牌，通过图像位置信息来增强全局信息;3)DualToken-ViT在相同FLOPs下在多个视觉任务上表现最好。
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微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度学习和图像融合的边缘检测算法，推动图像处理技术变革
图像边缘是指图像中周围像素灰度的阶跃变化，这是图像的最基本特征并且通常携带图像中最重要的信息。边缘检测是一种基于边界的分割方法，用于从图像中提取重要信息，在计算机视觉、图像分析等应用中发挥着重要作用，为人们描述或识别目标和解释图像提供了有价值的特征参数，特别是特征提取也是图像分割、目标检测和识别的基础。边缘检测在图像特征提取、特征�
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亚马逊与Hexa达成合作 支持卖家创建3D图像
亚马逊和3D可视化公司Hexa达成一项新举措，允许亚马逊卖家访问Hexa沉浸式操作系统。卖家将能够利用该技术在亚马逊店铺产品页面创建3D图像、360度可视化、虚拟试穿和增强现实内容。他们将能够利用AWSThinkbox渲染基础设施和高级功能来实现这一目标。
