FLUX.1 模型的发布迅速走红全球，生成的图像质量超越了现有的开源模型，且支持通过简单操作进行微调，无需编程知识。Replicate 上已有数百个公开的 Flux 微调，还有数千个私有微调。...本文将详细介绍如何在 Replicate 平台上使用自己的照片微调 FLUX.1 训练一个图像模型，生成各种风格的图片，如超级英雄、卡通角色或冒险者形象等。...创建并训练模型：在 Replicate 上上传图片和触发词，训练大约需要 20 分钟。 生成图像：使用训练后的模型生成带有触发词的详细描述文本。...将文件夹压缩为 .zip 文件，命名为 data.zip。 步骤 2: 选择唯一的触发词 微调 FLUX.1 模型时，需要选择一个唯一的触发词，后续生成图像时将使用它。...输入提示语，包括之前设置的触发词，例如： "photo of ZIKI looking super-cool, riding a segway scooter" FLUX 模型适合详细提示语，尽可能多描述
作者首先在3.1节详细说明如何将_主题_表示为LLaVA的可学习概念。...具体来说，作者将主题的训练图像与介绍文本一同展示（例如，“你正在看一个名为的物体的照片(s)”）。...为了评估模型在图像中识别个性化主体的能力，作者采用了与MyVLM相同的准确度指标。如果照片中出现了主体，作者将真值设置为“Yes”；否则设置为“No”。作者用“你能在这张照片中看到吗？...作者将每个主体的训练图像数量设置为，并将可训练标记的数量从0变化到36。当时，训练仅限于标识符标记（例如）。如图5（第一行）所示，仅训练此标记在识别个性化主体时的准确度为24%。...接下来，作者将可训练标记的数量设置为，并将训练图像的数量从变化到。图5（第二行）显示，随着照片数量的增加，模型的识别能力逐渐提高。
IC-Light的核心在于它能够在不依赖复杂提示的情况下，通过简单的文本描述或背景条件，对图像的光照进行调整，创造出各种光影效果。...文本条件重照明：用户可以通过输入描述性的文字提示，如“温暖的阳光”、“昏暗的灯光”等，来指导IC-Light生成具有特定光照效果的图像。...风格化融合：支持将图片与不同风格的背景进行融合，如赛博朋克风格、科幻风格等，增加了图片编辑的创意空间。...输入提示词：对于文本条件重照明模型，你需要输入描述性的提示词，比如“温暖的阳光”、“昏暗的灯光”等。选择背景（可选）：如果需要，你可以选择一张背景图片，IC-Light会将前景图片与所选背景进行融合。...应用场景IC-Light的应用场景广泛，包括但不限于：个人照片编辑：用户可以上传个人照片，通过IC-Light改变光照效果，使得照片更具艺术感或适应不同的背景环境。
它利用 AI 的理解能力，帮助用户将长篇内容转化为清晰、有条理的笔记。 转录助手（Transcribe Assistant）： 在会议或讲座中，用户可以利用转录助手将语音实时转录为文本。...AI模型通过分析语音波形，识别出说话人的语音特征，并将这些特征转换成文字。 机器翻译（Machine Translation）： 一旦语音被转换成文本，接下来的步骤是将这些文本从源语言翻译成目标语言。...端到端模型（End-to-End Model）： 为了实现实时翻译，通常会使用端到端的神经网络模型，这种模型可以直接将源语言的语音输入转换为目标语言的语音输出，省去了中间的文本转换步骤，从而提高了翻译的速度和效率...自然语言处理（NLP）： 如果用户通过语音或文本输入修图需求，AI系统需要使用NLP技术来理解用户的意图，并将其转化为相应的图像编辑操作。...为了更轻松、更高效地进行优化，编辑建议使用 Galaxy AI 为每张照片提出完美合适的调整建议。为了给用户更多的创意控制和自由，生成编辑可以使用生成AI填充图像背景的部分内容。
通过本插件，用户可以上传5-20张同一个人的照片，利用Lora模型进行快速训练，并结合用户提供的模板图片，快速生成真实、逼真、美观的个人写真照片。...本文将深入解析EasyPhoto插件的源码，探讨其实现原理和关键技术。我们将逐步介绍插件的功能和使用方法，包括如何上传照片、训练Lora模型以及生成个人写真照片的过程。...最终返回一个训练完成的消息。high level的逻辑为： 代码首先进行一些参数和路径的检查和设置，确保训练所需的各项条件满足。...根据掩码提取人脸区域，将人脸与背景合成。 将处理后的图像保存到指定的输出目录，并将验证提示写入对应的文本文件。 将结果以JSON格式保存。...可选的颜色转移操作，将修复后的图像颜色转移到原始模板人脸区域。 如果选择了背景恢复操作，对整个图像进行第三次扩散（third_diffusion），恢复背景。
02 基于潜在扩散模型的可控图像生成技术 文本到图像的生成：LDMs在文本到图像的生成任务中取得了显著成功，能够根据文本描述生成高质量的图像。...可控性增强：为了提高生成图像的可控性，研究者提出了多种技术，如Prompt-to-Prompt、Null-text Inversion和InstructPix2Pix，这些技术通过修改输入提示或文本指令来精细控制生成结果...空间条件控制：ControlNet、T2I-Adapter和IP-Adapter等技术通过将额外的控制信息集成到预训练的扩散模型中，实现了对生成图像的空间条件控制。...它的工作原理如下： 随机丢弃：在训练过程中，网络随机地将一部分输入的服装潜在表示设置为零。这意味着网络在某些时候会在没有服装特征信息的情况下进行训练。...，都需要单人或者单件，且背景尽量为纯色，最好是干净的白底 2 效果调优 如果生成效果不理想，可以调节images或者seed，进行多次生成，直到您满意为止 03 实操教程 1 上传人体照片 2 上传衣服照片
近日，Dinda 发布了一对情侣在假期闪逛时的多张自拍，其中的光影效果极其逼真，与照片背景完美契合。但请注意：照片中的 Dinda 是真人，女友则是由 AI 模型一手创造出来的。...经营照片编辑 YouTube 频道的 Dinda 把握时机，上传了他拍下的几张自拍照，而后使用图像修复功能擦除照片中的特定部分，再输入文本提示引导 DALL-E 填充空白区域。...2 加人可以，删人也行 Dinda 还演示了如何通过同一技术，借 AI 照片编辑器之手删除人物。...通过对所要删除的人物进行修复和替换，DALL-E 完全能够在复杂的图像和背景中绘制出比较自然的填充部分。 对于需要花费大量时间从照片中移除复杂物体或人物的摄影师们来说，这项技术无疑令人兴奋。...在目前的早期文本到图像生成器中，DALL-E 对于法律和道德问题的关注度明显比 Stable Diffusion 更高，也因此成为应用广泛的主流模型选项。
在不到 5 分钟的时间内，通过一篇名为 Swin Transformer 的新论文了解如何将 Transformer 架构应用于计算机视觉。...你有没有想过改变图片的背景，但让它看起来很逼真？如果已经尝试过就会知道这并不简单。你在家里拍一张自己的照片然后改变成海滩的背景， 任何人都会在一秒钟内说“那是经过Photoshop处理的”。...但是这篇论文做到了 Animating Pictures with Eulerian Motion Fields [6] 该模型只通过拍摄一张照片，就能够了解哪些粒子应该在移动，并可以在限循环中为它们设置逼真的动画...简单的拍一张你要复制的样式的图片，输入你要生成的文字，这个算法就会生成一张新的图片！结果非常令人印象深刻，特别它们可以由一行文本制成的！...在这里，CityNeRF 同时应用于卫星和地面图像，生成各种 3D 模型。简而言之他们将 NeRF 带入了城市规模。
不管你是想提升工作效率、探索创新的可能性，还是为自己的项目赋予无限可能，这份合集都能满足你的需求。在这份合集中，我将向你展示各种领域的AI工具，并且对内容进行了分类，方便不同背景的人选取合适的工具。...Chibi通过动态用户控制的上下文提示，为博客、网站和书籍提供AI写作。sudowrite输入一个概念作为提示，First Draft将生成多达1000个字。...通过混合这些形状和图像并编辑它们的基因来创建图像。创建肖像、风景、绘画等，然后观察其他人将您的艺术带入令人兴奋的新方向。Wonder AI根据文本提示创建头像。...LightTricks其应用程序中的“文本到图像”生成器，包括以其照片编辑功能而闻名的Photoleap和可以将静止照片制作成动态照片的Motionleap。...Botika使用条件设置和变量作为提示，生成无穷多个逼真的模特照片。Berserq使用文本输入生成AI生成的逼真图像。
作为 UNet 的输入，我们将人物图像潜在的噪声潜在与分割掩模、掩模图像和 Densepose 连接起来。 我们为服装提供详细的标题（例如，[V]：“短袖圆领 T 恤”）。...然后用于GarmentNet（例如，“[V]的照片”）和TryonNet（例如，“模特穿着[V]”）的输入提示。 注意力模块的详细信息（右）： 我们演示了所提出的模型架构和注意力模块的详细信息。...然后我们通过交叉注意力层将输出与文本编码器和 IP 适配器的特征融合。我们微调 TryonNet 和 IP-Adapter 模块，并冻结其他组件。...GarmentNet：额外的UNet编码器，用于提取服装图像的低级特征。 详细文本提示：为了增强生成视觉的真实性，文章还提出了为服装和人物图像提供详细的文本提示。...方法细节：详细介绍了扩散模型的背景知识，包括正向过程和逆向过程，以及如何通过训练损失函数来训练文本到图像（T2I）扩散模型。
如何通过照片模拟世界的样子？...使用AI模型，人们可以将拍摄的图像变成高质量的3D模型。这项具有挑战性的任务，让研究人员通过2D图像，创建物体或人在三维世界中的样子。...视觉文本模型的学习毫无疑问已经取得了巨大成功，然而如何将这种新的语言图像预训练方法扩展到视频领域仍然是一个悬而未决的问题。...3D模型 文本能生成图像、视频，还有3D模型～ 谷歌推出的DreamFusion通过使用预训练的2D文本到图像扩散模型可一键生成3D模型，在数十亿图像文本对上训练的扩散模型推动了文本到3D模型合成的最新突破...使用DALL·E等文本图像生成模型，只需输入一行文字便能得到想要的图片，但AI生成的图像有时候并不那么完美。
IC-Light的主要功能包括图像重打光、文本条件重照明、背景条件模型、光源方向选择、自动抠图和风格化融合。...用户可以通过上传图片、选择光源方向，并输入描述性文字提示（例如“左侧光线”、“月光”等），来引导IC-Light进行图像处理。工具会自动抠图，并生成融合了新光源和背景的图像。...此外，背景条件模型允许根据背景的提示信息对前景物体进行风格化的光照变化，这在将产品或模型置入特定环境中进行展示时尤为有用。...IC-Light还支持将图片与不同风格的背景融合，如赛博朋克和科幻风格，这为图片编辑提供了更多创意空间。...上传照片，通过IC-Light改变光照效果，使得照片看起来更具艺术感或适应不同的背景环境。
它可将多个身份证明（ID）图像的信息合并成统一的数据结构，这样能更好保存单个ID信息的同时，还能整合多个不同ID特征。 具体而言，首先，分别从文本编码器和图像编码器中获取文本嵌入和图像嵌入。...然后，通过合并相应的类别嵌入（比如性别）和每个图像嵌入，提取融合嵌入。接着，沿长度维度串联所有融合嵌入，形成堆叠ID嵌入。最后再将其输入到Diffusion Model生成图像。...为此，研究人员还专门构建了一个以ID为导向的文本图像数据集构建管线，它能按照不同ID进行分类。每个ID都有多幅图像，这些图像包括不同的表情、属性、场景等。...需要注意的是，虽然训练过程中使用的是带背景遮蔽的同一ID图像，但在推理过程，可直接输入不同ID、且不带背景遮蔽的图形，来创建新ID。...比如改变年龄或性别、将旧照片或艺术作品中的人物还原到现实中以及身份混合等。
用户在“设置”中启用自定义键盘后，他们可以将其用于任何应用程序中的文本输入，但编辑安全文本字段和电话号码字段时除外。人们可以启用多个自定义键盘，并可以随时在它们之间进行切换。 ?...告诉人们如何启用键盘，在输入文本时将其激活，使用它，然后切换回标准键盘。 自定义输入视图 自定义输入视图用自定义键盘替换了标准键盘，但仅在您的应用程序中，而不是在系统范围内。...考虑人们可能想要共享哪些信息，以及他们如何在活跃对话的背景下与您的应用进行交互。 插入内容以避免裁切。应用程序的内容以带有圆角的消息气泡形式显示，因此请不要将重要信息放在拐角处。...只允许在扩展视图中进行文本编辑。紧凑的视图与键盘的高度大致相同。为确保用户可以看到他们正在编辑的内容，仅允许在扩展视图中输入文本。...确保您的贴纸清晰可见，无论其位置或大小如何，其颜色和图像均不同。 考虑使用鲜艳的色彩和透明度。鲜艳的色彩为对话增添了丰富感和兴奋感。透明性允许将贴纸有意义地放置在消息，照片和其他贴纸上。
其中，有一些备受关注的优秀项目，这些项目足够惊艳到你。例如： stability-ai/stable-diffusion：这是一个基于文本的图像生成模型，能够根据任意文本输入生成逼真的照片级图像。...它结合了文本生成和图像生成的技术，为用户提供了强大的创作工具。 tencentarc/gfpgan：这是一个实用的面部修复算法，专门用于修复老照片或人工智能生成的面部图像。...nightmareai/real-esrgan：这是一个真实感超分辨率模型，能够将低质量图像提升为高质量图像。它在图像重建和增强方面具有出色的效果，为用户提供了改善图像质量的强大工具。...它结合了深度学习和音乐理论，能够创作出令人惊艳的音乐作品。 cjwbw/rembg：这是一个图像去背景工具，可以自动将图像中的背景去除，只保留前景物体。...总而言之，Replicate 平台为用户提供了一个集成优秀 AI 模型和工具的中心，帮助他们应对各种人工智能任务。用户可以通过平台快速获取和应用先进的模型，提升工作效率、创造力和创新能力。
Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 这些模型的共同之处在于它们都使用了三个模块来生成图像： 首先，通过 Text Encoder 模块，将输入的文本编码成为一个表征向量。...然后， Generation Model 模块会利用这个表征向量生成一个图像表征向量，可以把它看作是图像的压缩版本。 最后，通过 Decoder 模块，将这个图像表征向量解码为一张清晰的图像。...CLIP objective是一种对比学习方法，通过训练模型使其同时理解文本和图像，以便将文本描述和对应的图像紧密联系起来。...因为我们的训练数据集非常小，直接用这个模型可能会过于专注于输入图像的主体上下文和外观，而且可能会将训练图像的一些特定姿势或背景等特征过度拟合到生成的图像中，导致生成的图像看起来不自然、失去多样性。...我们把 prompt 设置为：小鹏P7汽车，蓝天，草地，4K照片，高清 来分别看下开源的中文Stable-Diffusion 以及其经过训练后的效果： IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-Chinese
此外，它仍然可以整合以前的应用程序，比如将旧照片或画作中的人物带回现实、身份混合以及改变年龄或性别。 一致性原理 我们首先分别从文本编码器和图像编码器中获取文本嵌入和图像嵌入。...然后，我们通过合并相应的类嵌入（例如，男性和女性）和每个图像嵌入来提取融合嵌入。接下来，我们将所有沿长度维度的融合嵌入连接起来，形成堆叠的 ID 嵌入。...需要注意的是，虽然我们在训练过程中使用相同 ID 的图像和被屏蔽的背景，但我们可以在推理过程中直接输入不同 ID 的图像，而不会出现背景失真，从而创建新的 ID。...将样式强度调整为 30-50，数字越大，ID 保真度越低，但风格化能力会更好。您还可以尝试其他具有良好风格化效果的基础模型或 LoRA。 减少生成的图像数量和采样步骤，以提高速度。...如果输入的是亚洲面孔，请考虑在类词前添加“亚洲人”，例如，“亚洲女人img” 在进行造型化时，生成的脸部看起来是否过于逼真？将样式强度调整为 30-50。数字越大，身份越少，但风格化能力会更好。
通过精心设计的提示词模板，我们可以引导LLM根据用户输入生成结构化、专业化的绘画提示词，使其包含主体、细节、背景、氛围等多个维度的描述，从而帮助用户轻松获得理想的AI绘画作品。...# 工作要求 - 将用户输入的画面描述分解为五个核心要素：-- 主体：图像的核心，定义主要信息。例如 人物：一个人或生物，具有个性和背景的详细描述。...背景和前景：为主题添加背景和焦点。-- 氛围：图像的灵魂。通过描述唤起预期的情感反应： 情感和能量：场景的整体感觉或强度。 紧张或宁静：图像的戏剧性或和平性质。...- 描述应控制在合理长度内，确保每个关键词都是必须的，以突出场景的核心要素。- 以总体描述开始，提供背景或设置场景。接着描述图像的特定元素或组件。...- 避免模糊：确保描述清晰，避免将图像的主要元素留给解释。提供具体细节，强烈呈现艺术作品的视觉组件。- 不要提及不在图像中的事物，如“仿佛摄影师正从摩天大楼顶部拍摄照片。”
图像上色的主要难点比如：1）数据集获取；2)上色的语义辨识性，前背景、各目标实例独立色彩效果；3）合理统一的评估方法等 结合GAN的上色方案一般具有一些优点是：1）GAN生成模型擅长图像转换任务，而图像上色也属于图像转换...以前的研究主要集中在如何以有监督的学习方式产生彩色图像。 但由于许多颜色共享相同的灰度值，因此输入的灰度图像可以在保持其真实性的同时进行多种着色。 本文为无监督的多种着色设计了一种新颖的解决方案。...这些方法避开了传统的计算机图形渲染流程，而是通过从大量照片（例如人脸或卧室）中学习来生成像素级别的图像。但是，由于用户难以控制网络产生的内容，作者这些方法的用途有限。...，通过生成符合输入文本语义的多个调色板，然后根据生成的调色板对给定的灰度图像进行上色。...提出的模型Text2Colors由两个条件生成对抗网络组成：文本到调色板的生成网络和基于调色板的上色网络。前者捕获文本输入的语义并产生相关的调色板；后者使用生成的调色板为灰度图像上色。 ?
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