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。
MoA:用于图片合成的混合注意力架构 可实现风格参考和人物融合
在最新的研究中,提出了一种名为注意力混合模式的新架构,旨在个性化文本到图像扩散模型,可以实现风格参考和人物融合的效果。受大型语言模型中使用的专家混合机制的启发,MoA通过将生成工作负载分配给两个注意力路径来实现给定主题和背景的分离生成。这些应用展示了MoA在个性化图像生成领域的潜在价值和广泛适用性。
CustomNet:图片合成界的颠覆者,SD商品图融合有救了!
清华大学和东京大学共同发布了一项名为CustomNet的技术,该技术旨在更好地将指定物品的图片融合到新生成的图片中,并确保原物品的样式和纹理细节得以还原。这项技术给SD商品图融合带来了一线生机。这对于多种应用,如广告、创意设计和虚拟世界创建都具有潜力。
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。
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。