新型文生图框架Ranni:利于大语言模型,更准确地理解和执行复杂的文本提示阿里巴巴和蚂蚁集团推出新型文生图框架Ranni,Ranni的核心特点是它能够更准确地理解和执行复杂的文本提示,尤其是那些包含数量描述、对象属性绑定和多主题描述的提示。这使得Ranni在生成图像时能够更...图像模型# Ranni# 文生图模型12个月前07810
谷歌研究团队推出专为移动设备打造的文生图模型MobileDiffusion谷歌的研究团队推出了新的文生图模型MobileDiffusion,它能够在手机上几乎瞬间(亚秒级)生成高质量的图片。该模型在架构和采样技术方面进行广泛优化,在iPhone 15 Pro上,Mobile...新技术# MobileDiffusion# 安卓# 扩散模型2年前07620
文生图模型Playground v2.5:增强颜色和对比度、在多种宽高比下改善图像生成,以及改善以人为中心的细节Playground正式发布最新文生图模型Playground v2.5,此模型提升了图像的美学质量,特别强调颜色和对比度的增强、改进了多纵横比图像生成,可以生成各种比例图像以及人像细节的提升。 官网...工具# Playground v2.5# 文生图模型1年前07540
LongAlign:改进文生图模型的长文本对齐文生图模型的快速发展使它们能够从给定的文本生成前所未有的结果。然而,随着文本输入变长,现有的编码方法如 CLIP 面临限制,并且将生成的图像与长文本对齐变得具有挑战性。为了解决这些问题,香港大学、新加...新技术# LongAlign# 文生图模型# 长文本对齐1年前07430
Meta推出新型框架OPT2I:通过优化文本提示(prompt)来提高文生图模型的图像与输入提示的一致性Meta推出新型框架OPT2I,它旨在通过优化文本提示(prompt)来提高文本到图像(T2I)生成模型的图像与输入提示的一致性。尽管现有的T2I模型能够生成高质量和逼真的图像,但它们在确保生成的图像...新技术# OPT2I# 提示词# 文生图模型2年前07410
腾讯混元团队推出支持中英双语提示词的文生图模型Hunyuan-DiT:能够根据上下文与用户进行多轮多模态对话,生成并优化图像腾讯混元团队推出支持中英双语提示词的文生图模型Hunyuan-DiT,它特别擅长理解中文和英文的文本提示,并据此生成图像,Hunyuan-DiT能够根据上下文与用户进行多轮多模态对话,生成并优化图像...新技术# Hunyuan-DiT# 提示词# 文生图模型2年前07270
ideogram.ai 发布文生图模型Ideogram 1.0:支持生成文字,支持扩展提示词功能Magic Promptideogram.ai在今天正式推出Ideogram 1.0,这是他们最先进的文本转图像模型。和所有 Ideogram 模型一样,Ideogram 1.0 也是从零开始训练的。它提供了最先进的文本渲染...工具# Ideogram 1.0# Magic Prompt# 文生图模型2年前06820
EdgeFusion:能够在资源受限的移动设备上快速生成与文本描述相匹配的高质量图像来自韩国Nota AI和三星电子的研究人员推出EdgeFusion,它能够在资源受限的移动设备上快速生成与文本描述相匹配的高质量图像。这项技术的核心是优化了文生图模型Stable Diffusion...新技术# EdgeFusion# LCM# 文生图模型2年前06690
Flex.2-preview:基于 Flux.1 Schnell 微调而成的开源 80 亿参数文生图模型Flex.2-preview 是一款开源的文本到图像扩散模型,具有 80 亿参数,支持通用控制和图像修复功能。它基于 Flux.1 Schnell 微调而成,旨在为用户提供更灵活、更强大的图像生成能力...图像模型# Flex.2-preview# FLUX.1 [schnell]# 文生图模型9个月前06630
新型框架Diffusion-KTO:用于调整文生图模型,使其生成的图像更符合人类的偏好加州大学洛杉矶分校、松下人工智能研究中心和 Salesforce 人工智能研究中心的研究人员推出新型框架Diffusion-KTO,它专门用于调整文生图模型,使其生成的图像更符合人类的偏好。这个过程不...图像模型# Diffusion-KTO# 文生图模型12个月前06480
VideoElevator:利用文生图模型来增强文生视频的质量和细节来自哈尔滨大学和清华大学的研究团队推出VideoElevator,利用文生图模型来增强文生视频的质量和细节,这个过程是无需训练的,可以直接插入现有的模型中使用,还能利用文生图模型来实现风格迁移,非常方...新技术# VideoElevator# 文生图模型# 文生视频2年前06400
基于提示、针对文生图模型的新型剪枝方法APTP:减少文生图模型在计算资源受限的环境中部署时的计算负担,同时保持模型性能马里兰大学和佛罗里达州立大学推出一种针对文生图模型的新型剪枝方法APTP(Adaptive Prompt-Tailored Pruning,自适应提示定制剪枝),这是一种专门为文生图模型设计的、基于提...新技术# APTP# 剪枝方法# 文生图模型2年前06220