字节跳动发布图像模型蒸馏算法Hyper-SD 推理速度更快更完美
字节跳动的Lightning团队发布的新图像模型蒸馏算法Hyper-SD,是一项在图像处理和机器学习领域的重要进展。这项技术通过创新的方法提升了模型在不同推理步骤下的性能,同时保持了模型大小的精简。随着进一步的研究和开发,Hyper-SD及其衍生技术有望在多个领域内推动AI技术的发展和应用。
AI日报:GPT-4-Turbo正式版自带读图能力;Gemini1.5Pro开放API;SD3将于4月中旬发布;抖音宫崎骏AI特效爆火
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Meta推新框架OPT2I 提高SD图像生成一致性
Meta公司最近推出了一款名为OPT2I的新框架,该框架利用大型语言模型来提高SD图像从提示词到图像的生成过程中的一致性。OPT2I是一个优化框架,旨在提升T2I模型中的提示-图像一致性。OPT2I框架为提高T2I模型的提示-图像一致性提供了一种新的有效方法。
SDXL-Lightning官网体验入口 字节跳动高分辨率AI图像生成软件工具app免费在线使用地址
SDXL-Lightning是字节跳动开发的图像生成模型,能够在一步或少步骤内生成高达1024像素分辨率的高质量图像。该模型通过渐进式对抗式蒸馏,显著提升了图像生成速度,使其可应用于需要快速响应的场景。要获取更多详细信息并使用SDXL-Lightning,请访问SDXL-Lightning网站。
RPG-DiffusionMaster:利用LLM优化SD文生图过程
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�
AI视野:阿里推ReplaceAnything框架;OpenAI取消军用禁令;Pika推视频画面扩充功能;SD推图生视频插件I2V-Adapter
阿里推ReplaceAnything框架可通过AI替换万物阿里智能计算研究院提出的ReplaceAnything框架通过AI技术,实现对服装、证件照背景、人脸等的替换,引发社区热议�
即插即用,完美兼容:SD社区的图生视频插件I2V-Adapter来了
图像到视频生成任务旨在将静态图像转化为动态视频,这是计算机视觉领域的一大挑战。其难点在于从单张图像中提取并生成时间维度的动态信息,同时确保图像内容的真实性和视觉上的连贯性。其解耦设计使得该方案能够直接结合DreamBooth、Lora与ControlNet等模块,证明了该方案的兼容性,也促进了定制化与可控图像到视频生成的研究。
AI视野:Stability.ai开源SDXL Turbo;Pika Labs1.0版发布;字节跳动ChitChop在海外上线;Keras3.0正式发布;法院判决AI生成图片具备版权
文生成图AI平台Stability.ai发布开源SDXLTurbo,图像生成实时响应,仅需1秒。SDXLTurbo基于全新对抗扩散蒸馏技术,将生成步骤减至1-4步,保持高质量。测试结果显示对相对清晰的视频效果显著,为提升视频素材清晰度带来新可能。
图片质量媲美Midjourney、SDXL?PixArt训练成本减少90%
PixArt是一款基于Transformer的文本到图像生成模型,其图像生成质量可与最先进的图像生成器竞争,达到接近商业应用的标准。这种新模型使用Transformer扩散模型,可以比使用UNet模型训练便宜90%。PixArt不仅在技术上取得了显著进展在实际应用中具有巨大的潜力。
AI视野:OpenAI成全球第三最有价值初创公司;SDXL推精简版本;小米14将搭载WPS AI功能;Bing AI拒绝生成女性逼真图像
微软的Bing AI图片生成器在生成逼真男性图像方面表现出色,但拒绝生成逼真女性图像,声称这不符合其内容政策,引发了性别相关问题的讨论。
AI图像编辑软件DesignEdit 像PS一样分图层处理图片
DesignEdit是一款突破性的图像编辑软件,它采用了设计领域中常见的图层概念,为用户带来了一种全新的空间感知图像编辑体验。通过将复杂的图像编辑任务分解为多层潜在的编辑操作,DesignEdit实现了对象移除、多对象编辑、镜头平移和缩放、排版编辑以及跨图像合成等一系列高级编辑功能。这不仅为创意设计提供了无限的可能性,也为图像合成和视觉特效制作带来了新的解决方案。
GPT-4充当“规划师、审计师”,颠覆性双层文生图表模型
DALL-E3、Midjourney、StableDiffusion等模型展现出了强大的创造能力,通过文本便能生成素描、朋克、3D、二次元等多种类型的高质量图片,但在生成科学图表方面却略显不足。这是因为模型在生成图表时会遗漏重要的对象,生成错误的对象关系箭头,以及产生不可读的文本标签,缺乏对对象的精细布局控制。还进行了人类评估,多数人表示,更喜欢DiagrammerGPT生成的图表。
DiagrammerGPT:GPT-4主导的颠覆性双层文生图表模型
北卡罗来纳大学提出了一项重大技术突破,通过将GPT-4充当“规划师”和“审计师”,构建了DiagrammerGPT框架,实现了文本描述生成科学图表的布局规划。该框架利用GPT-4的强大自然语言处理能力指导图表布局生成,创新性地设计了闭环反馈机制,通过迭代优化提高了生成图表的准确性。DiagrammerGPT框架的创新和性能优势为文生图表领域带来了重大技术突破,为科学研究和图像生成领域提供了有力的支持。