Stability AI发布最新图像生成模型Stable Diffusion XL 1.0

Stability AI发布最新图像生成模型Stable Diffusion XL 1.0 今天，Stability AI 宣布推出 Stable Diffusion XL 1.0，这是该公司迄今为止描述为“最先进”的文本到图像模型。Stable Diffusion XL 1.0 可在上以开源形式使用，并提供给 Stability 的和消费者应用程序和 。Stability 声称，与其前代产品相比，Stable Diffusion XL 1.0 提供了“更生动”和“更准确”的颜色，更好的对比度、阴影和照明效果。 在接受采访时，Stability AI 的应用机器学习负责人Joe Penna 指出，Stable Diffusion XL 1.0 包含 35亿个参数，可以“在几秒钟内”生成多种长宽比的 100万像素分辨率的完整图像。“参数”是模型从训练数据中学习到的部分，基本上定义了模型在解决问题上的技能水平。 上一代稳定扩散模型稳定扩散 XL 0.9 也可以生成更高分辨率的图像，但需要更多的计算能力。 、

Stable Diffusion 是人工智能公司 Stability AI 背后的文本到图像模型，于 2022 年 8 月发布。

Stable Diffusion 是人工智能公司 Stability AI 背后的文本到图像模型，于 2022 年 8 月发布。Stability AI 首席执行官 Emad Mostaque 表示，Stable Diffusion 在所有渠道拥有超过 1000 万用户。如果我们推断一下《Midjourney》的数据和趋势，就会发现，通过官方的 Stable Diffusion 渠道，用户每天会生成 200 万张图片，而在发布一年多的时间里，这个数字已经达到了 6.9 亿张图像。 如果加上其他流行模型（例如 Runway，我们单独统计）和 Stability AI 的官方渠道，使用 Stable Diffusion 创建的图像数量将增加到 125.9 亿张，占所有使用文本转文字创建的 AI 图像的 80%。 Adobe Firefly Adobe Adobe 推出了 Firefly，于 2023 年 3 月发布。上线 6 周内，用户创建了超过 1 亿资产。随着 Firefly 于 2023 年 5 月集成到 Adobe Photoshop，考虑到全球使用 Photoshop 的人数，图像数量呈指数级增长。 Adobe 在最新的新闻稿中分享了其 AI 图像统计数据：推出仅 3 个月，使用 Adobe Firefly 创建的图像数量就已达到 10 亿张。 使用 Stable Diffusion、Adobe Firefly、Midjourney 和 DALLE-2 总共生成了超过 150 亿张人工智能创建的图像。这比 Shutterstock 的整个照片、矢量图和插图库还要多，而且是 Instagram 上传的图片数量的三分之一。

：Stability AI最新推出的高级文本到图像AI模型，适合在消费级PC、笔记本及企业级GPU上运行，有望成为文本到图像模型

：Stability AI最新推出的高级文本到图像AI模型，适合在消费级PC、笔记本及企业级GPU上运行，有望成为文本到图像模型的新标准 - Stability AI公开发布了Stable Diffusion 3 Medium图像生成模型，这是目前该公司最先进的开源文本到图像模型。 - Stable Diffusion 3 Medium是一个20亿参数量的模型，相比之前的模型有显著改进：整体图像质量和逼真度大幅提升，能够生成高质量的照片逼真图像；理解长难句子描述的能力增强；文字质量也有很大提升，减少拼写、字间距等错误。 - 该模型大小适中，非常适合在普通消费级PC和笔记本电脑上运行，也能在企业级GPU上充分发挥性能。它有望成为文本到图像模型的新标准。 - Stable Diffusion 3 Medium在Stability非商业研究社区许可证下对外开源。对于商业用途，鼓励使用新的Creator许可证。大规模商业使用还需联系Stability取得企业许可证。 - 用户可以通过Stability的API、Stable Assistant和Stable Artisan等渠道试用Stable Diffusion 3 Medium。 - Stability AI表示会根据用户反馈持续改进该模型，扩展其功能，提升性能。目标是为艺术创作和业余用户都设定一个新的标准。 - Stability AI坚持开放和负责任的AI实践，在模型的训练、测试、部署等各个阶段采取合理措施防止模型被恶意滥用。

Stability AI 发布单幅图像生成 3D 对象的 Stable Zero123

Stability AI 发布单幅图像生成 3D 对象的 Stable Zero123 Stability AI 发布了能根据单幅图像生成对象各个角度视图的模型 Stable Zero123。Stable Zero123 是基于 Stable Diffusion 1.5，生成一个视图消耗的内存与 Stable Diffusion 1.5 相同，但如果要生成 3D 视图需要更多时间和更多内存，建议 24GB。Stable Zero123 目前只支持研究目的的非商业使用。代码和权重发布在上。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

狡猾的人工智能模型故意破坏训练图像以规避版权问题

狡猾的人工智能模型故意破坏训练图像以规避版权问题 Ambient Diffusion 是一种文本到图像的人工智能模型，它通过使用严重破坏的图像来保护艺术家的版权。文本到图像生成器的一个大问题是，它们能够复制用来训练它们的原创作品，从而侵犯艺术家的版权。根据美国法律，如果你创作了原创作品并将其"固定"为有形的形式，你就拥有了它的版权字面意思是复制它的权利。在大多数情况下，未经创作者授权，不得使用受版权保护的图片。今年5 月，Google母公司 Alphabet 遭到一群艺术家的集体版权诉讼，声称Google未经许可使用了他们的作品来训练其人工智能图像生成器 Imagen。Stability AI、Midjourney 和 DeviantArt（它们都使用了 Stability 的 Stable Diffusion 工具）也面临着类似的诉讼。为了避免这个问题，德克萨斯大学奥斯汀分校和加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种基于扩散的生成式人工智能框架，该框架只对已损坏到无法识别的图像进行训练，从而消除了人工智能记忆和复制原创作品的可能性。扩散模型是一种先进的机器学习算法，它通过向数据集逐步添加噪声来生成高质量的数据，然后学习逆转这一过程。最近的研究表明，这些模型可以记忆训练集中的示例。这显然会对隐私、安全和版权产生影响。这里有一个与艺术品无关的例子：人工智能需要接受 X 光扫描训练，但不能记住特定病人的图像，否则就会侵犯病人的隐私。为了避免这种情况，模型制作者可以引入图像损坏。研究人员利用他们的环境扩散框架证明，只需使用高度损坏的样本，就能训练扩散模型生成高质量的图像。根据"干净"（左）和损坏（右）的训练图像生成的环境扩散输出结果上图显示了在使用损坏时图像输出的差异。研究人员首先用 CelebA-HQ 高质量名人图片数据库中的 3000 张"干净"图片对模型进行了训练。根据提示，该模型生成的图像与原图几乎完全相同（左图）。然后，他们使用 3000 张高度损坏的图像对模型进行了重新训练，其中多达 90% 的单个像素被随机屏蔽。虽然模型生成的人脸栩栩如生，但结果却大相径庭（右图）。UT奥斯汀分校计算机科学教授亚当-克里万斯（Adam Klivans）是这项研究的共同作者，他表示："从黑洞成像到某些类型的核磁共振成像扫描，基本上任何昂贵或不可能拥有全套未损坏数据的研究都会如此。"与现有的文本到图像生成器一样，其结果并非每次都完美无缺。关键是，艺术家们知道像 Ambient Diffusion 这样的模型不会记住并复制他们的原创作品，就可以稍稍放心了。它能阻止其他人工智能模型记住并复制他们的原始图像吗？不会，但这就是法院的职责所在。研究人员已将他们的代码和环境扩散模型开源，以鼓励进一步的研究。可在GitHub 上查阅。该研究发表在预印本网站arXiv 上。 ... PC版： 手机版：

Stability AI 发布草图到图像生成 AI 工具

Stability AI 发布草图到图像生成 AI 工具 Stability AI Ltd.今天推出了Stable Doodle，进一步丰富了其生成式人工智能工具库。 该公司表示，这是一款草图到图像工具，可以将简单的草图转换为更动态的图像，它的目标受众是从创意专业人士到业余艺术家的所有人。 该公司表示，Stable Doodle 可供专业人士和新手使用，并且不需要熟悉人工智能工具。用户只需勾画出基本草图并上传，模型就会根据用户的选择将其转换为专业的卡通风格动画、折纸模型甚至逼真的图像。