字节发布文生图开放模型 SDXL-Lightning

字节发布文生图开放模型SDXL-Lightning字节发布文生图开放模型SDXL-Lightning。从AI开源社区HuggingFace的最新榜单上，SDXL-Lightning跻身模型趋势榜，同时也成为HuggingFaceSpaces上的热门模型。据知情人士透露，字节跳动的SDXL-Lightning通过渐进式对抗蒸馏的技术，实现前所未有的生成速度。该模型能够在2步或4步内生成极高质量和分辨率的图像，将生成速度加快十倍，是1024分辨率下速度最快的文生图模型，计算成本则降低为十分之一。（界面）

字节跳动发布文生图开放模型 SDXL-Lightning，生成速度提升十倍

字节跳动发布文生图开放模型SDXL-Lightning，生成速度提升十倍字节跳动发布了文生图开放模型SDXL-Lightning。据悉，该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的图像，是目前最快的文生图模型之一。目前，文生图领域的主流模型都采用了扩散过程的生成技术，即通过多次迭代，将噪声逐渐转化为图像。这种技术虽然能够生成逼真的图像，但是也存在着计算资源消耗大、生成速度慢的缺点。生成一张高质量图像，大约需要5秒。字节跳动的SDXL-Lightning模型则采用了一种渐进式对抗蒸馏的技术，实现前所未有的生成速度，该模型能够在2步或4步内生成极高质量和分辨率的图像，将生成速度加快十倍，是1024分辨率下速度最快的文生图模型，计算成本则降低为十分之一。该模型已经在AI开源社区HuggingFace上公开，跻身模型趋势榜，同时也成为上的热门模型。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

腾讯混元文生图模型开源 采用Sora同架构

腾讯混元文生图模型开源采用Sora同架构5月14日，腾讯宣布旗下混元文生图模型升级并开源，参数量15亿，目前已在平台及上发布，包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型，企业与个人开发者可免费商用。该模型支持文生图功能且可作为视频等多模态视觉生成的基础。随着腾讯混元文生图大模型入局，采用DiT架构的大模型玩家再增一名。OpenAI的视频生成模型Sora也采用DiT架构。腾讯方面介绍，混元文生图大模型是业内首个中文原生的DiT架构文生图模型，综合指标在文生图算法中排名第三。——

腾讯混元文生图大模型全面开源

腾讯混元文生图大模型全面开源5月25日获悉，腾讯近日宣布旗下混元文生图大模型全面升级，并对外开源。这是业内首个中文原生的DiT架构文生图开源模型，具备原生中文理解能力和双语编码能力，参数量15亿。此次开源的模型包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型，供企业与个人开发者免费商用，目前已在专注于自然语言处理的开源机器学习平台HuggingFace及面向软件开发者的代码托管平台Github上发布。腾讯混元文生图技术负责人芦清林介绍，升级后的混元文生图大模型采用了与Sora一致的DiT架构，不仅可支持文生图，也可作为文生视频等多模态视觉生成的基础。混元文生图大模型的开源，将丰富以中文为主的文生图开源生态，推动中文文生图技术研发和应用。（科技日报）

AIdea ▎AI 聊天、协作、图像生成（全平台支持，免费开源，全网AI技术）

名称：AIdea▎AI聊天、协作、图像生成（全平台支持，免费开源，全网AI技术）描述：AIdea▎AI聊天、协作、图像生成（全平台支持，免费开源，全网AI技术）▎软件介绍:AIdea是一款支持GPT以及国产大语言模型通义千问、文心一言等，支持StableDiffusion文生图、图生图、SDXL1.0、超分辨率、图片上色的全能型APP。▎软件特点:-支持GPT-3.5/4问答聊天-支持国产模型：通义千问，文心一言-支持文生图、图生图、超分辨率、黑白图片上色等功能，集成StableDiffusion模型，支持SDXL1.0▎支持平台:#iOS#Android#MacOS#网站(Web)#Windows(需自行编译)链接：https://pan.quark.cn/s/ccffd9a87844大小：66.2MB标签：#AI聊天#AI绘画#全平台#AIdea#quark来自：雷锋频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup投稿：@kejiqubot

快手上线自研文生图大模型 “可图” 参数规模达十亿级

快手上线自研文生图大模型“可图”参数规模达十亿级界面新闻从多位知情人士处获悉，快手自研文生图大模型“可图”已于近日正式对外开放。“可图”大模型目前支持文生图和图生图两类功能，可用于AI创作图像以及AI形象定制。用户可通过“可图”微信小程序和网页版使用，这也是快手首次将其自研的系列大模型对外开放。“可图”大模型的参数规模达十亿级，这些数据来自于开源社区、快手内部构建和自研AI技术合成，覆盖了常见的千万级中文实体概念，还引入强化学习和奖励模型技术（RLHF），解决了文生图大模型在长文本和复杂语义文本输入下的效果问题。