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NVIDIA近期提出了一种名为自动引导的新方法,旨在改善扩散模型中图像的质量和变化不影响其与给定条件的一致性。当前的方法通常会以牺牲多样性为代价来提高图像质量,从限制了它们在医学诊断和自动驾驶等各种现实场景中的适用性。这种创新方法在基准测试中取得了最先进的成绩,显著推进了人工智能研究领域,为生成高质量和多样化图像提供了更高效、更有效的解决方案。
SDXLFlash是一个由SDXL团队与ProjectFluently合作推出的新型快速高质量文本到图像转换模型。尽管相对于LCM、Turbo和Lightning模型,SDXLFlash的速度稍慢,但在图像质量上表现更佳。SDXLFlash的推出为需要在速度和质量之间取得平衡的图像生成任务提供了新的选择,特别是对于那些追求高质量输出的用户和应用场景。
MIT和Adobe的研究人员最近提出了一种新颖的人工智能方法,称之为分布匹配蒸馏,该方法旨在将扩散模型转化为一步图像生成器,从显著提高图像生成的效率和质量。据称他们的一步生成器在生成逼真图像方面不仅与StableDiffusionv1.5相媲美速度更快30倍。这一研究为图像生成领域带来了崭新的可能性,通过创新的方法,使得生成模型在效率和质量方面都取得了显著提升。
生成对抗网络在图像编辑领域得到广泛应用。但是传统GAN架构存在一些局限,如需要大量标注数据、编辑控制粒度较粗等。值得注意的是,EditGAN的高精度编辑可以通过利用编辑向量轻松转移到其他不同的图像。
DoNews12 月 30 日消息日前有消息称,为了创建顶部带有药丸形切口的iPhone 14 Pro显示屏,苹果要求该公司领先的显示器供应商三星使用更先进的生产方法,以保护周围的显示屏免受可能的损坏和图像质量损失。iPhone 14 Pro和iPhone 14 Pro Max是第一款直接在显示屏内具有切口的iPhone,不像其他iPhone,后者有一个从顶部边框向下突出的缺口。iPhone14 和iPhone 14 Plus具有与以前的iPhone相同的显示缺口,但有传言称明年iPhone系列的低端型号具有与iPhone 14 Pro相同的药丸形切口。
作为生物识别技术的一种,搭载人脸识别功能的各类智能化产品已应用得非常普遍。但从产品体验而言,用户的感受却不尽相同。比如有能够在自行车骑行状态下,无需下车实现快速无感通行的小区人脸识别闸机。同时也会在使用部分产品时,遇到多次识别不通过、站在原处不停变换人脸角度等待识别通过的尴尬。 造成这一差距,除了算法自身鲁棒性和性能之外,由于模糊、遮挡、大角度、逆光暗光等复杂环境引起的人脸图像质量问题也会导致人脸
三星的AV产品负责人Chris Moseley在接受采访时表示:电视还是要靠图像质量的,管它多智能,多伟大,那都不是我们首先要考虑的!
北京时间9月19日消息,据国外媒体报道,Google为Gmail增添了一项试验性功能“视频聊天增强”(video chat enhancements),不仅大幅度扩大了视频聊天窗口,还提高了分辨率。
在CVPR2024上,美国英特尔研究院的蔡志鹏博士及其团队提出了一种名为L-MAGIC的新技术。这项技术通过结合语言模型和图像扩散模型,实现了高质量、多模态、零样本泛化的360度场景生成。技术应用:L-MAGIC还能够利用深度估计模型生成场景的沉浸式视频和三维点云,为场景理解和可视化提供了更多可能性。
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。
Diffusion-RWKV是一种基于RWKV架构的扩散模型,旨在提高扩散模型的可扩展性。它针对图像生成任务进行了相应的优化和改进,可以生成高质量的图像。欲了解更多详细信息并开始使用Diffusion-RWKV,请访问Diffusion-RWKV官方网站。
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。
在当今人工智能时代,计算机可以通过扩散模型生成自己的“艺术”,逐步向嘈杂的初始状态添加结构,直到清晰的图像或视频出现。扩散模型突然变得异常受欢迎:输入几个词,即可体验现实与幻想交汇的梦幻景象。当前版本使用StableDiffusionv1.5作为教师模型,学生继承了一些限制,如渲染文本和小脸部的细节描绘,这表明更先进的教师模型可能进一步提升DMD生成的图像。
LeonardoAi发布了一项创新的功能——Transparency。这项功能能够生成真正的本地透明PNG图像。我们期待这一功能在未来能够带来更多的可能性,满足更多用户的需求。
还记得DragGAN吗?这是一种可以拖动锚点进行图像编辑的技术,但当时代码发布后,由于生成速度慢,且不能自定义外部图片,逐渐被人们淡忘。一种新的技术StableDrag出现了,它是基于Diffusion模型的,也能完成类似的拖动锚点编辑图片的功能。通过在DragBench上进行广泛的定性实验和定量评估,证明了这两种模型能够实现更稳定的拖动性能。
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。
StableDiffusion3终于发布了,这一版本在文字渲染、多主题提示和图像质量等方面都有重大突破。这一版本的发布标志着人工智能生成模型的又一次进步,极大地提升了生成图像和视频的质量和真实感。随着技术的不断演进,人工智能生成模型将会在更多领域发挥重要作用,为人们带来更加丰富和精彩的视听体验。
图像恢复是一个基本问题,涉及从模糊的照片中恢复高质量的干净图像。多合一图像恢复模型可以使用特定于退化的信息作为指导恢复模型的提示,有效地从各种类型和级别的退化中恢复图像。你还可以尝试常规图像增强提示,看看它如何改善颜色。
AI图像判官 是一个旨在提高媒体识读能力和锻炼图片真伪鉴别技巧的创新网站。它为用户提供了普通模式、无尽模式和竞速模式三种游戏玩法,让您能够通过不同难度的游戏来提高自己分辨真实图片和AI生成图片的能力。AI图像判官体验入口如何使用AI图像判官?AI图像判官提供以下三种游戏模式:普通模式: 在普通模式下,您将面对 10 张随机图片进行真伪鉴别。这是一个适合�
在AR、VR、3D打印、场景搭建以及电影制作等多个领域中,获得高质量穿着衣服的人体3D模型变得至关重要。传统的创建方法耗时且需要专业设备捕捉多视角照片依赖技术熟练的专业人员。SIFU模型为单张图片人体重建提供了一种创新的方法,为未来的研究和实际应用提供了新的思路。
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。
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
苹果最近推出了一款新的高分辨率图像生成模型,名为俄罗斯套娃式扩散模型,这标志着在生成式AI领域的重要突破。高分辨率图像生成一直是一个具有挑战性的任务,因为要处理大量的输入信息,需要深层架构和复杂的注意力机制。这一技术的发布将有望推动生成式AI领域的发展。
FreeU是一种新的人工智能技术,旨在提高生成模型的质量无需额外的训练或微调。它采用概率扩散模型,这是一种先进的生成模型类别,特别适用于与计算机视觉相关的任务。FreeU是一种引人注目的技术,可以显著提高生成模型的质量无需额外的训练或微调,已在多个应用中得到成功应用。
文本到图像生成模型如DALLE2、Imagen和StableDiffusion的发展,开启了逼真图像合成的新时代。这不仅对图片编辑、视频制作、3D素材创建等领域产生了深远影响为研究社区和企业提供了许多下游应用的机会。控制功能:PIXART-α还提供了控制功能,允许用户生成定制图像,精确修改物体颜色等,以满足特定需求。
【新智元导读】参数高效的微调方法SUR-adapter,可以增强text-to-image扩散模型理解关键词的能力。扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型,可以基于文本提示的引导,生成高质量且内容丰富的图像。HCP实验室简介中山大学人机物智能融合实验室由林倞教授于2010年创办,近年来在多模态内容理解、因果及认知推理、具身智能等方面取得丰富学术成果,数次获得国内外科技�
谷歌DeepMind推出了VisualisingAI项目,旨在为人们提供多样化且高质量的AI图像,以摆脱AI图像的刻板印象。GoogleDeepMind认为,搜索"人工智能"的图像往往千篇一律,重复无聊,包括"代码流、发光的蓝色大脑或穿着西装的白色机器人"等。这些免费提供的AI图像为媒体、研究机构和社会组织提供了一个丰富多样的视觉资源,使他们能够更好地传达人工智能的概念和应用。
StabilityAI是推出图像生成模型StableDiffusion的初创公司,他们正在推出一项将素描转化为图像的新服务。这项名为StableDoodle的素描转图像服务利用最新的StableDiffusion模型,分析素描的轮廓并生成一个「视觉上令人愉悦」的艺术渲染图。日前StabilityAI联合创始人称他被骗以100美元出售价值1.5亿美元的股权。
Stable+Diffusion+XL正在面向公众测试,可以在Clipdrop平台免费试用。该模型相比之前版本改进如下:使用较短的描述性prompt即可生成高质量图像,图像中的人体结构更合理,可以生成更贴合prompt的图像。这对于需要大量图像的应用程序和服务来说尤为重要,例如游戏、虚拟现实和增强现实等。
黑洞在本质上是不可见的,因为它巨大的引力永远困住了落入其视界范围内的任何光线。但就在黑洞的不归路之外,光仍然存在,其图案就像照片底片一样,可以揭示黑洞的潜伏存在。现在,一个国际天文学家团队,已经捕捉到了超大质量黑洞周围的光线,从而首次揭示了位于银河系中心的黑洞SagitarriusA*(Sgr A*,发音为'sadge-ay-star')的图像。该图像是由事件地平线望远镜(EHT)创建的,这是一个由射电望远镜组成的全球网络,其运动被编排成一个虚拟的、行星大小的望远镜来运作。研究人员将EHT阵列聚焦在距离地球27000光年的银河系中心,穿过?