接上条动态,我刚让 New Bing 帮我读的就是这篇阿里最新发布的论文 Composer,一个很能打的图像生成模型。

接上条动态,我刚让 New Bing 帮我读的就是这篇阿里最新发布的论文 Composer,一个很能打的图像生成模型。 它不仅拥有主流模型的生成能力,还有基于描述词、深度图、蒙版等的编辑能力。 更厉害的是(也是这次的主打功能),它能对这些编辑条件进行混搭使用,让AI编辑能力直线上升。(用调色板改图的功能我实在太爱了…[苦涩]) ▶ ▶(项目地址还有很多案例,记得点进去看看) 噢对,即将开源。

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ML Blocks:无代码AI图像生成和分析工作流平台

ML Blocks:无代码AI图像生成和分析工作流平台 它提供了一个拖放式的界面,允许用户轻松地创建复杂的图像处理工作流,无需编写任何代码。 你只根据需要将不同的功能块(如图像编辑功能和AI模型)组合在一起,即可实现个性化的图像自动化处理。 该工具主要解决在电商领域遇到的批量处理图片问题。 ML Blocks允许用户创建可以处理多步骤图像生成或分析管道的自定义图像处理工作流,使用基于图的工作流。用户只需按顺序连接几个块,如去背景 -> 裁剪 -> AI上采样,就可以在几分钟内得到完整的图像处理工作流。 主要功能: 生成图像:使用 Stable Diffusion 等 AI 模型生成或绘制图像。 编辑图像:提供编辑功能,如裁剪、调整大小、重新着色等,来修改图像。 分析图像:利用检测或分割模型从图像中提取数据。 实际应用示例:基于提示模糊图像特定区域:传统方法需要使用DINO模型生成提示中提到的对象周围的边界框,然后使用像Segment Anything这样的分割模型生成这些区域的遮罩,最后使用Pillow或OpenCV库编写模糊功能来模糊遮罩区域。 而使用ML Blocks,用户只需将分割、遮罩和模糊块连接起来,就能在2分钟内完成工作流程。 你还可以自动生成博客帖子或推文的横幅图像、根据提示移除图像中的对象、去除背景并用AI创建新背景等多种工作流程。 |

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Stability AI试图通过新的图像生成人工智能模型保持领先地位 Stable Cascade 可以生成照片,并对所创建的图片进行修改,或尝试提高现有图片的分辨率。其他文本到图片的编辑功能还包括内画和外画(模型只对图片的特定部分进行填充编辑),以及可视边缘(用户可利用现有图片的边缘制作新照片)。根据提示"一张拟人企鹅坐在咖啡馆里看书喝咖啡的电影照片"生成的Stable Cascade图像。新模型可在GitHub 上供研究人员使用,但不能用于商业用途。在Google甚至苹果等公司发布自己的图像生成模型时,新模型也带来了更多选择。与 Stability 的旗舰产品 Stable Diffusion 模型不同,Stable Cascade 并不是一个大型语言模型,而是三个不同的模型,它们都依赖于Würstchen 架构。Stable Cascade与其他模型的推理时间比较将请求分解成更小的比特后,请求所需的内存更少(在那些很难找到的 GPU 上训练的时间也更少),运行速度更快,同时在"提示对齐和美学质量"方面表现更佳。创建一幅图像大约需要 10 秒,而目前使用的 SDXL 模型需要 22 秒。Stability AI公司帮助普及了Stable Diffusion方法,同时也成为了几起诉讼的对象,这些诉讼指控Stable Diffusion公司在未经权利人许可的情况下对受版权保护的数据进行了训练 - Getty图片公司对Stability AI公司的诉讼将于 12 月开庭审理 。该公司于 12 月开始通过订阅的方式提供商业许可,并表示这是帮助其研究获得资金所必需的。 ... PC版: 手机版:

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