#软件#开源#图像#AIDiffusion-功能丰富的StableDiffusion安卓客户端▎软件功能：AI绘画▎软件平台：#

#软件#开源#图像#AIDiffusion-功能丰富的StableDiffusion安卓客户端▎软件功能：AI绘画▎软件平台：#Android▎软件介绍：一款功能丰富的Stable-diffusion-webui客户端，适配安卓移动端、平板和折叠屏。已实现文生图、图生图、局部重绘、ControlNet、Lora、历史记录、模型管理、图片反推、超分、SDXL、换脸插件、区域提示词插件等强大功能。▎使用手册：点击查看▎软件下载：点击下载

Stable Diffusion V4 一键安装包下载，秋叶aaaki 本地部署懒人包

名称：StableDiffusionV4一键安装包下载，秋叶aaaki本地部署懒人包描述：来自B站up@秋叶aaaki，近期发布了StableDiffusion整合包v4版本，一键在本地部署StableDiffusion！！适用于零基础想要使用AI绘画的小伙伴~本次整合包升级内容：torch2、xformers0.0.17、cudnn8.8打开无需任何操作即可满速(包括40系显卡)升级其它各种依赖版本预置了Tagger(图反推关键词)的模型预置了ControlNet、MultiDiffusion插件优化了一些其他设置本次升级还增加了在线升级功能！链接：https://www.aliyundrive.com/s/eVPsemsuxo2大小：12.8GB标签：#AI#stable#diffusion来自：雷锋频道：@Aliyundrive_Share_Channel群组：@alyd_g投稿：@AliYunPanBot

这张蜡笔小新的剧照，如果用 Stable Video Diffusion 生成一两秒的视频，会是什么效果呢？

这张蜡笔小新的剧照，如果用StableVideoDiffusion生成一两秒的视频，会是什么效果呢？请打开https://stable-video-diffusion.qiuyumi.com/result.php?id=ifq22wlbzshzkuvr5cpq64bldy查看。这是一个免费图片生成视频在线小工具，虽然还有各种体验问题的，但不管怎么样，至少已经能够走通全流程了，就发布出来给大家玩玩。工具首页：https://stable-video-diffusion.com/?gefei功能很简单，上传一张图片，等待30秒左右，你刷新页面，就能看到已经生成好的视频。目前手机端还无法下载视频，我后面再优化，大家可以先在PC端使用并下载视频。更新：增加下载按钮了，大家生成好的视频及时下载。

Stability AI 发布了他们最强的图片生成模型 Stable Diffusion 3 的技术报告，披露了 SD3 的更多

StabilityAI发布了他们最强的图片生成模型StableDiffusion3的技术报告，披露了SD3的更多细节。据他们所说，SD3在排版质量、美学质量和提示词理解上超过了目前所有的开源模型和商业模型，是目前最强的图片生成模型。技术报告要点如下：◆根据人类偏好评估,SD3在排版质量和对提示的理解程度上,均优于目前最先进的文本生成图像系统,例如DALL·E3、Midjourneyv6和Ideogramv1。◆提出了新的多模态扩散Transformer(MultimodalDiffusionTransformer,简称MMDiT)架构,其使用独立的权重集分别表示图像和语言。与SD3的先前版本相比,该架构改善了系统对文本的理解能力和拼写能力。◆SD38B大小的模型可以在GTX409024G显存上运行。◆SD3将发布多个参数规模不等的模型方便在消费级硬件上运行，参数规模从800M到8B。◆SD3架构以DiffusionTransformer(简称"DiT",参见Peebles&Xie,2023)为基础。鉴于文本嵌入和图像嵌入在概念上存在较大差异,我们为这两种模态使用了独立的权重集。◆通过这种方法,信息得以在图像Token和文本Token之间流动,从而提高了模型生成结果的整体理解力和排版质量。我们在论文中还讨论了如何轻松地将这一架构扩展至视频等多模态场景。◆SD3采用了矫正流(RectifiedFlow,简称RF)的公式(Liuetal.,2022;Albergo&Vanden-Eijnden,2022;Lipmanetal.,2023),在训练过程中,数据和噪声被连接在一条线性轨迹上。这导致了更直的推理路径,从而可以使用更少的步骤进行采样。◆扩展矫正流Transformer模型：使用重新加权的RF公式和MMDiT主干网络,对文本到图像的合成任务开展了模型扩展研究。我们训练了一系列模型,其规模从15个。Transformer块(4.5亿参数)到38个块(80亿参数)不等。

科学家研发出新型散热材料超薄金刚石膜 可将电动汽车充电速度提升五倍

科学家研发出新型散热材料超薄金刚石膜可将电动汽车充电速度提升五倍德国弗劳恩霍夫研究所的科学家们利用超薄金刚石膜成功降低了电子元件的热负荷，并有望将电动汽车的充电速度提升五倍。这项技术突破的关键在于金刚石优异的导热性和绝缘性。项目研究员表示，金刚石可以加工成导电通路，能非常高效地将热量传递给铜质散热器。同时，由于金刚石纳米膜具有柔性和独立性，可以被放置在元件或铜板上任何位置，甚至直接集成到散热回路中。研究人员估计，金刚石纳米膜可以将电子元件的热负荷降低10倍，从而显著提升其使用寿命和整体设备的能效。此外，如果将该技术应用于充电系统，还可以将电动汽车的充电速度提升五倍。更令人振奋的是，金刚石纳米膜可以直接在硅晶片上制备，易于实现大规模量产。目前，该团队已为这项技术申请了专利，并计划在今年晚些时候将其应用于电动汽车和电信领域的逆变器和变压器中进行测试。

NVIDIA共享虚拟现实环境技术将应用于苹果Vision Pro

NVIDIA共享虚拟现实环境技术将应用于苹果VisionProNVIDIA与OmniverseCloudAPI技术的结合将很快让企业开发人员能够与流式传输到AppleVisionPro的完全渲染3D数字孪生体进行交互。这些专业术语和行业术语可以这样概括--英伟达企业级开发人员将能够把他们的作品上传到云端，并将其流式传输到AppleVisionPro，而无需在本地M2处理器上运行。它还能实现混合渲染，在同一个软件中使用苹果和NVIDIA的技术，将本地和远程渲染结合起来。新框架是在NVIDIAGTC大会期间发布的。如果您还想知道这一切意味着什么，CGI工作室Katana展示了一个AppleVisionPro佩戴者使用NVIDIA云驱动的汽车配置器的演示。视频中的车辆被称为数字孪生。数字孪生是指使用真实世界的统计数据和指标，在模拟中构建一个类似车辆的对象。创建数字孪生并不像渲染视频游戏中的车辆那样简单。它需要功能强大的专用图形处理器来处理高分辨率显示器上的所有数据。苹果公司视觉产品事业部副总裁MikeRockwell表示："AppleVisionPro的突破性超高分辨率显示屏与NVIDIA加速计算所流式传输的OpenUSD内容的逼真渲染相结合，为身临其境体验的发展带来了令人难以置信的机遇。空间计算将重新定义设计师和开发人员如何构建引人入胜的数字内容，推动创造力和参与度进入一个全新的时代。将3D概念从2D显示器移入空间计算环境，可以为数据交互开辟新的可能性。虽然AppleVisionPro无法独立运行这些模型，但NVIDIARTX企业云渲染（NVIDIARTXEnterpriseCloudRendering）可将数字双胞胎带入空间环境。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1424200.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1424200.htm