图像生成

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Anakin.ai-无代码 AI 应用构建平台

Anakin.ai是什么？ Anakin.ai是一个一站式无代码AI应用构建平台，提供内容创作、文案、问答、图像生成、视频生成、语音生成、智能Agent、自动化工作流、自定义AI应用等服务。它旨在定制专属的AI应用工作台，帮助用户轻松创建和使用AI应用，以提高工作效率和创造力。产品官网：https://anakin.ai/zh-cn Anakin.ai可以做什么？ Anakin.ai提供了一系列…
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admin9月30日
SDXL-Lightning：字节跳动发布的文本到图像生成模型

SDXL-Lightning是什么？ SDXL-Lightning是一款由字节跳动开发的文本到图像生成模型，该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的1024px图像，是目前最快的文生图模型之一。 SDXL-Lightning 模型采用了一种渐进式对抗蒸馏的技术，实现前所未有的生成速度，该模型能够在 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像，将生成速度加快十倍，是 1024 分辨率下速度最…
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admin9月27日
Hyper-SD：字节跳动推出的基于SD的图像生成框架

Hyper-SD是什么？ Hyper-SD 是一个由字节跳动推出的新颖的扩散模型蒸馏框架，它通过轨迹分段一致性蒸馏和人类反馈学习，显著提升了低步数下的图像生成性能。该模型结合了轨迹保持和重构策略，实现了快速且高质量的图像生成，同时支持多种风格和可控生成，为生成式AI领域带来新SOTA性能。与现有的扩散模型加速算法相比，该方法取得了卓越的加速效果。经过大量实验和用户评测的验证，Hyper-SD 在…
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admin9月27日
PixArt-华为发布的AI图像生成模型，支持生成4K图像

PixArt是什么？ PIXART-Σ 是一个由华为诺亚方舟实验室、大连理工大学和香港大学的研究团队开发的扩散变换器模型（DiT），专门用于4K分辨率的文本到图像生成。这个模型在前身 PixArt-α 的基础上进行了显著的改进，提供了更高保真度的图像和更好的文本提示对齐。项目地址：https://pixart-alpha.github.io/PixArt-sigma-project/ PixAr…
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admin9月27日
Anakin.ai是什么？ Anakin.ai是一个一站式无代码AI应用构建平台，提供内容创作、文案、问答、图像生成、视频生成、语音生成、智能Agent、自动化工作流、自定义AI应用等服务。它旨在定制专属的AI应用工作台，帮助用户轻松创建和使用AI应用，以提高工作效率和创造力。产品官网：https://anakin.ai/zh-cn Anakin.ai可以做什么？ Anakin.ai提供了一系列的AI服务和工具，包括但不限于：内容创作与文案：自动生成高质量的文本内容和文案，适用于各种营销和创作需求。问答系统：构建智能问答系统，帮助解答用户的疑问。图像与视频生成：根据用户的需求生成高质量、多样风格的图像和视频，支持艺术创作和商业用途。语音生成：生成自然流畅的语音内容，适用于语音合成和虚拟助手等场景。智能Agent与自动化工作流：自动化处理重复性工作，如数据清理、信息提取等，提高工作效率。自定义AI应用：提供无代码AI应用搭建工具，用户可以根据自己的需求定制AI应用。 Anakin.ai适用人群 Anakin.ai适用于广泛的用户群体，包括但不限于：小白用户：无需学习编程或复杂的提示词编写，即可使用海量应用生成内容、爬取数据、生成报告等。进阶用户：可以调用各种AI模型，外部API，编写自定义代码来构建功能强大的AI应用。团队和企业：提供强大的工作流设计和自动化工具，帮助团队和企业提高工作效率，解放人力资源。 Anakin.ai致力于让所有人都能轻松使用AI，无论是个人用户还是团队、企业，都可以找到适合自己的应用和服务。 Anakin.ai的产品价格免费版:访问所有基本功能，批量运行受限，每次生成仅限 1 张图像，支持 GPT-3.5、GPT-4、Claude Instant、Claude-2 等模型。提供每天 30 免费额度。基础版: 价格: 每月 $9.90（年付节省 23%）特点: 包括免费版的所有功能，以及批量运行无限制、每次生成最多 8 张图像和专属客户服务。提供每月 9,000 额度。专业版: 价格: 每月 $19.90（年付节省 20%）特点: 包括基础版的所有功能，额度提升至每月 19,000。高级版: 价格: 每月 $39.90（年付节省 13%）特点: 包括专业版的所有功能，额度提升至每月 39,000。

Anakin.ai-无代码 AI 应用构建平台
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admin7月2日
DreamTuner Diffusion是什么？ DreamTuner Diffusion是一个由字节跳动开发的图像生成技术。这个项目的核心是“单张图像即可实现主题驱动的图像生成”，它利用大型扩散模型在文本到图像生成方面展现出了令人印象深刻的能力。DreamTuner专注于个性化应用，需要使用一张或几张参考图像来生成定制概念，即所谓的“主题驱动生成”。项目地址：https://dreamtuner-diffusion.github.io/ DreamTuner Diffusion可以做什么？ DreamTuner的主要功能包括：主题驱动的图像生成：使用单张参考图像来生成定制的图像。保留主题身份：通过主题编码器（subject encoder）和自主题注意力（self-subject-attention）层，从粗糙到精细地保留主题身份。文本控制的动漫角色生成：可以根据文本输入生成动漫角色的图像，包括局部编辑（如表情编辑）和全局编辑（包括场景和动作编辑）。文本控制的自然图像生成：在DreamBooth数据集上评估，使用单张图像作为参考，生成与文本输入一致且保留关键主题细节的高保真图像。姿势控制的角色驱动图像生成：结合ControlNet，扩展到包括姿势在内的各种条件。 DreamTuner Diffusion适用人群 DreamTuner适合需要高级图像生成和编辑的研究人员、开发者和创意专业人士。它特别适用于那些在数字媒体、游戏开发、虚拟现实和增强现实领域工作的人，以及对人工智能和计算机视觉技术感兴趣的学者和学生。

DreamTuner：单张图像实现主题驱动的图像生成
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admin7月2日
InstantID是什么？ InstantID是由InstantX团队推出的基于扩散模型的图像生成技术，能够实现零样本个性化图像合成。用户仅需提供一张面部图像，即可生成保持身份特征的高保真个性化图像。InstantID具备身份特征保留、风格迁移、新视角合成、身份插值、多身份合成等功能，并可与预训练文本到图像扩散模型如SD1.5和SDXL无缝集成。它包含ID嵌入、图像适配器和IdentityNet三个关键部分，适用于多种图像合成需求，提供灵活、高效的个性化图像生成解决方案。 InstantID可以做什么？个性化图像合成：用户可以基于一张面部图像生成具有不同姿势或风格的个性化图像，同时保持高保真度。身份特征保留：在生成新图像时，InstantID能够精确地保留原始图像中的人脸特征，如表情、年龄和身份等。风格迁移：InstantID可以将一个人的面部特征转移到不同的艺术风格或背景中。新视角合成：通过InstantID，可以生成同一人物的新视角图像。身份插值：InstantID能够实现不同人物特征的平滑过渡。多身份合成：在复杂的场景中，InstantID可以同时处理多个人物，生成包含多个角色的图像。兼容预训练模型：InstantID作为一个插件，可以无缝集成到流行的预训练文本到图像扩散模型中。如何使用InstantID？ InstantID开放了论文和代码，提供了在线体验，相关链接如下：在线体验：https://huggingface.co/spaces/InstantX/InstantID 项目地址：https://instantid.github.io/ 论文：https://arxiv.org/abs/2401.07519 代码：https://github.com/InstantID/InstantID

InstantID：零样本身份一致性图像生成项目
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admin7月1日
SDXL-Lightning是什么？ SDXL-Lightning是一款由字节跳动开发的文本到图像生成模型，该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的1024px图像，是目前最快的文生图模型之一。 SDXL-Lightning 模型采用了一种渐进式对抗蒸馏的技术，实现前所未有的生成速度，该模型能够在 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像，将生成速度加快十倍，是 1024 分辨率下速度最快的文生图模型，计算成本则降低为十分之一。 SDXL-Lightning可以做什么？ SDXL-Lightning主要用于文本到图像的生成，能够快速产生高质量的图像。它提供了完整的UNet和LoRA模型，其中完整的UNet模型提供最佳质量，而LoRA模型可以应用于其他基础模型。此外，社区还基于SDXL-Lightning开发了一些第三方演示，如实时生成图像和与其他模型的比较。该模型是基于开源的文生图模型 SDXL 的改进版本，与开放模型社区的其他工具和插件兼容，SDXL-Lightning 可以作为增速插件无缝整合到卡通、动漫等多样风格的 SDXL 模型中，并支持当前流行的控制插件 ControlNet、生成软件 ComfyUI，方便开发者、研究人员和创意从业者结合使用这些工具，助力整个行业的创新和协作。 SDXL-Lightning适用人群 SDXL-Lightning适用于需要快速、高质量图像生成的研究人员和开发者。它特别适合于那些在图像生成领域进行研究或开发的专业人士，以及对稳定扩散模型和图像处理技术感兴趣的人员。由于其高效的性能和灵活的应用，它也适合于需要在短时间内生成大量图像的项目或应用。如何使用SDXL-Lightning？该模型已经在 AI 开源社区 Hugging Face 上公开，跻身模型趋势榜，同时也成为 Hugging Face Spaces 上的热门模型。在线体验地址：https://huggingface.co/spaces/AP123/SDXL-Lightning。 AIHub测试了下，生成速度确实很快，生成图片质量也不错。你可以去试试

SDXL-Lightning：字节跳动发布的文本到图像生成模型
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admin7月1日
Hyper-SD是什么？ Hyper-SD 是一个由字节跳动推出的新颖的扩散模型蒸馏框架，它通过轨迹分段一致性蒸馏和人类反馈学习，显著提升了低步数下的图像生成性能。该模型结合了轨迹保持和重构策略，实现了快速且高质量的图像生成，同时支持多种风格和可控生成，为生成式AI领域带来新SOTA性能。与现有的扩散模型加速算法相比，该方法取得了卓越的加速效果。经过大量实验和用户评测的验证，Hyper-SD 在 SDXL 和 SD1.5 两种架构上都能在 1 到 8 步生成中实现 SOTA 级别的图像生成性能。 Hyper-SD的功能特性轨迹分段一致性蒸馏：通过将扩散模型的时间步长划分为多个段落，并在每个段落内保持一致性，Hyper-SD 能够在减少去噪步数的同时，保持图像生成的高质量。人类反馈学习（RLHF）：结合人类审美偏好和现有视觉感知模型的反馈，Hyper-SD 能够生成更符合人类审美的图像，提升生成效果。一步生成强化：使用分数蒸馏技术，Hyper-SD 增强了模型在单步生成中的性能，这对于需要快速生成图像的场景非常有用。低步数推理：Hyper-SD 实现了在极少的步数内进行高效图像生成，显著减少了计算资源的消耗，同时保持了图像质量。风格兼容性：训练得到的加速模型能够适应不同风格的图像生成，增加了模型的通用性和适用性。可控图像生成：Hyper-SD 能够与现有的 ControlNet 等控制网络兼容，实现低步数下的高质量可控图像生成。 SOTA性能：在 SDXL 和 SD1.5 两种架构上，Hyper-SD 都能实现 SOTA 级别的图像生成性能。开源：Hyper-SD 的开源性质促进了生成式 AI 社区的发展，允许研究人员和开发者进一步探索和改进模型。统一的低步数推理模型：Hyper-SD 实现了理想的全局一致性模型，无需针对每个特定的步数训练 UNet 或 LoRA，简化了模型训练和应用的复杂性。这些功能特色使得 Hyper-SD 成为一个强大的工具，适用于需要快速、高质量图像生成的各种应用，如内容创作、虚拟试衣、游戏开发、图像编辑等。如何使用Hyper-SD？项目主页：https://hyper-sd.github.io/ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.13686 Huggingface 链接：https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD 单步生成 Demo 链接：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SDXL-1Step-T2I 实时画板 Demo 链接：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SD15-Scribble

Hyper-SD：字节跳动推出的基于SD的图像生成框架
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admin7月1日
PixArt是什么？ PIXART-Σ 是一个由华为诺亚方舟实验室、大连理工大学和香港大学的研究团队开发的扩散变换器模型（DiT），专门用于4K分辨率的文本到图像生成。这个模型在前身 PixArt-α 的基础上进行了显著的改进，提供了更高保真度的图像和更好的文本提示对齐。项目地址：https://pixart-alpha.github.io/PixArt-sigma-project/ PixArt的主要特性 PIXART-Σ 的关键特点包括：高质量训练数据：PIXART-Σ 整合了更高质量的图像数据，并与更精确、详细的图像标题配对。高效的令牌压缩：提出了一种新的注意力模块，用于在 DiT 框架内压缩键和值，显著提高了效率，并促进了超高分辨率图像的生成。较小的模型大小：PIXART-Σ 拥有0.6B参数，比现有的文本到图像扩散模型（如SDXL的2.6B参数和SD Cascade的5.1B参数）更小，但仍然能够实现卓越的图像质量和用户提示的遵循能力。 4K图像生成能力：支持创建高分辨率的海报和壁纸，有效地支持电影和游戏等行业高质量视觉内容的生产。 PIXART-Σ 的这些进步使其成为一个强大的工具，适用于需要高质量视觉内容生成的应用场景。研究团队还提供了相关的代码和演示，以便其他研究人员和开发者可以进一步探索和利用这个模型。如何使用PixArt？项目地址（含体验地址）：https://pixart-alpha.github.io/PixArt-sigma-project/ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.04692 GitHub：https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-sigma

PixArt-华为发布的AI图像生成模型，支持生成4K图像
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admin7月1日

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