华为发布 DiT 架构的图像生成模型，可以直出 4K 分辨率图像。

华为发布 DiT 架构的图像生成模型，可以直出 4K 分辨率图像。 论文简介： 我们引入了 PixArt-\Sigma,一个能够直接生成 4K 分辨率图像的 Diffusion Transformer (Diffusion Transformer, DiT) 模型。相比其前身 PixArt-\alpha,PixArt-\Sigma 有了显著进步,提供了明显更高保真度的图像,并改进了与文本提示的一致性。 PixArt-\Sigma 的一个关键特点是其训练效率。借助 PixArt-\alpha 的基础预训练,它通过合并更高质量的数据,从"较弱"的基线演变为"较强"的模型,我们将这个过程称为"弱到强训练"。PixArt-\Sigma 的进步主要体现在两个方面: 高质量训练数据:PixArt-\Sigma 结合了更高质量的图像数据,与更精确和详细的图像标题配对。 高效的 Token 压缩:我们在 DiT 框架内提出了一个新的注意力模块,可以压缩键 (Key) 和值 (Value),显著提高效率,并促进超高分辨率图像生成。 得益于这些改进,PixArt-\Sigma 以显著较小的模型规模 (6 亿参数) 实现了优于现有文本到图像扩散模型 (如 SDXL (26 亿参数) 和 SD Cascade (51 亿参数)) 的图像质量和用户提示遵从能力。 此外,PixArt-\Sigma 生成 4K 图像的能力支持创建高分辨率海报和壁纸,有效地增强了电影和游戏等行业中高质量视觉内容的制作。 项目地址：

又一个Transformer架构的图像生成模型，FiT 专门为了生成不瘦分辨率和宽高比限制的图像制作的架构。

又一个Transformer架构的图像生成模型，FiT 专门为了生成不瘦分辨率和宽高比限制的图像制作的架构。 在模型的训练和推理都不需要专门适配对应的图片比例和分辨率。看演示的图像模型的美学表现也还行。 -项目简介- 推出了一种名为灵活视觉变换器（Flexible Vision Transformer，简称FiT）的新型变换器架构。它专门设计用于创造没有分辨率和宽高比限制的图像。不同于传统的将图像看作固定分辨率网格的方法，FiT将图像视为一系列可变大小的图像块（ Token ）。 这种独特的处理方式使得FiT能够在训练和应用过程中灵活适应不同的图像宽高比，提高了对不同分辨率的适应能力，并避免了由于裁剪图像而产生的偏差。FiT还通过精心设计的网络结构和一些不需要额外训练的技术，能够在图像分辨率的扩展方面展现出极大的灵活性。 通过一系列全面的实验，FiT证明了其在处理各种不同分辨率的图像方面具有卓越的性能，无论是在其训练的分辨率范围内还是超出这一范围，都表现出色。 项目地址：

Stability AI产量很高啊，推出了一个新的 AI 图像生成模型Stable Cascade，还会发布对应的微调、Cont

Stability AI产量很高啊，推出了一个新的 AI 图像生成模型Stable Cascade，还会发布对应的微调、ControlNet 和 LoRA 训练的脚本。 这个模型基于Würstchen架构，可以显著降低模型训练的算力成本，比 SD2.1 的算力成本降低了 10 倍左右。另外推理速度会比现有的 SD 模型快一倍左右。 更多功能： 除了标准的文本到图像生成之外，Stable Cascade 还可以执行图像变化和图像到图像生成。 会跟随模型一起发布的 Controlnet： 局部重绘：输入与文本提示附带的蒙版配对的图像。该模型根据提供的文本提示填充图像的遮罩部分。 Canny Edge：通过跟踪输入到模型的现有图像的边缘来生成新图像。该测试也可以从草图进行扩展。 2x超分辨率：也可用于C阶段生成的潜在空间。 了解更多：

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。

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。 、

是一个用机器学习生成配色方案的网站。它通过使用 Transformer 和 DDPM 图像生成模型学习设计师的配色方案，并根据输

是一个用机器学习生成配色方案的网站。它通过使用 Transformer 和 DDPM 图像生成模型学习设计师的配色方案，并根据输入的颜色和对比度需求输出色板。 除了对常见的应用场景的预设以外，网站还对色板的风格设计了数个预设，比如高对比度、暗色、糖果色等等。你也可以手动输入模型参数来获得更好的配色方案。 其作者之前还开发了使用机器学习生成调色板和提取图片主题色的同类网站。 （配图为网站使用 Brand > 3 colors 选项生成的一个结果）