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Animagine XL 3.1简介 Animagine XL 3.1，一个开源的文本生成图像动漫模型，通过整合新的数据集，Animagine XL 3.1扩展了对广泛动漫作品和风格的理解，从经典作品到最新发布的动漫，覆盖了从古老到现代的各种艺术风格。Animagine XL 3.1在线体验：https://huggingface.co/spaces/cagliostrolab/animagine-xl-3.1Animagine XL 3.1特点：通过整合新的数据集，Animagine XL 3.1扩展了对广泛动漫作品和风格的理解，从经典作品到最新发布的动漫，覆盖了从古老到现代的各种艺术风格。解决曝光过度问题，提高了生成图像的质量。新增美学标签，更新了质量和年份标签，支持生成特定美感和时代风格的图像。采用标签排序，优化了生成结果的准确性。优化算法和训练过程，使用了2x A100 80GB GPU进行了约350小时的训练，针对性地提升了图像的细节和色彩表现。数据丰富度：该模型预训练使用了一个包含870000张有序且标注的图像的数据集。这些图像覆盖了广泛的动漫角色、风格和主题，从而为模型提供了一个深厚的知识基础。Animagine XL 3.1使用有多种方法可以开始使用此模型：Animagine XL 3.1 在 SeaArt 和 Huggingface 中提前发布。Animagine XL 3.1 已在 Huggingface Spaces 上上线，由 Zero Nvidia A100 GPU 提供支持。Animagine XL 3.1 也将于稍后在其他平台上发布。Animaine XL 3.1许可Animaine XL 3.1基于Animagine XL 3.0，属于Fair AI Public License 1.0-SD许可证，与Stable Diffusion模型的许可证兼容。关键点：修改共享：如果您修改 Animagine XL 3.1，则必须共享您的更改和原始许可证。源代码可访问性：如果您的修改版本可以通过网络访问，请为其他人提供获取源代码的方式（例如下载链接）。这也适用于派生模型。分发条款：任何分发都必须遵循本许可证或具有类似规则的其他许可证。合规性：不合规行为必须在 30 天内解决，以避免许可证终止，强调透明度和遵守开源价值观。

8spAi系统简介 8spai系统集成了全模型AI问答、创作、绘画、文生图、思维导图一站搞定！GPT4对话识图、知识库训练、文档提问总结、DALLE-3绘图、Midjourney绘画动态全功能与思维导图自动生成等功能，为用户提供了智能化的服务和体验。8spAi系统已支持OpenAI GPT全模型+国内AI全模型+绘画池系统！8spAi助手是一款在线AI系统，该系统集成了丰富多样的功能，包括AI全模型智能问答、GPT4对话识图、知识库训练、文档提问总结、DALLE-3绘图、Midjourney绘画动态全功能与思维导图自动生成等。无论是在生活还是工作中，8spAi助手都能全方位满足用户的各种需求。让我们来看看该系统的功能特点：AI全模型智能问答：使用最新的AI技术，对用户提出的问题进行智能回答，提供准确的解答和建议。GPT4对话识图：通过对话交互的方式，能够对图片进行识别和解读，帮助用户理解图片内容。知识库训练：用户可以根据自己需求创建自己的知识库，并进行训练和优化，提供更准确的搜索结果和答案。文档提问总结：将大段文本进行分析和总结，提供关键信息和摘要，帮助用户快速了解文档内容。DALLE-3绘图：使用先进的DALLE-3绘图技术，能够生成高质量的图像作品，满足用户的创作需求。Midjourney绘画动态全功能：提供丰富的绘画工具和特效，让用户能够创作出生动有趣的动画作品。思维导图自动生成：根据用户输入的关键词或概念，自动生成思维导图，帮助用户整理和组织思维。8spAi优点：支持最新GPT-4多模态、OpenAI GPT-4-Turbo-With-Vision-128K模型（后续支持对话识图功能）支持最新OpenAI GPT-3.5-Turbo-1106、GPT-4-1106-Preview模型支持对话插件系统，后续逐步增加插件功能，扩展AI能力支持OpenAI DALL-E3文生图插件，可直接对话文生图，搭配GPT4-Turbo使用。通过这些功能，8spAi助手能够为用户提供智能化的服务和解决方案，提升工作效率，满足各种需求。无论是在学习、工作还是创作中，用户都能够依靠8spAi助手获得有力的支持和帮助。

Zero123简介 今天，我们发布了稳定版 Zero123，这是我们内部训练的模型，用于生成视图条件图像。与之前最先进的 Zero123-XL 相比，稳定的 Zero123 产生了显着改善的结果。这是通过 3 项关键创新实现的：1、改进的训练数据集，从 Objaverse 中大量过滤，只保留高质量的 3D 对象，我们渲染的对象比以前的方法更加真实。2、在训练和推理过程中，我们为模型提供了估计的摄像机角度。这种海拔调节使其能够做出更明智、更高质量的预测。3、预先计算的数据集（预先计算的潜在变量）和改进的数据加载器支持更高的批量大小，与第一个创新相结合，与 Zero123-XL 相比，训练效率提高了 40 倍。Zero123特征：稳定的 Zero123 可以生成物体的新颖视图，展示从各个角度对物体外观的 3D 理解，由于训练数据集和高程条件的改进，其质量比 Zero1-to-3 或 Zero123-XL 显着提高。该模型基于稳定扩散 1.5，消耗与 SD1.5 相同数量的 VRAM 来生成 1 个新视图。使用 Stable Zero123 生成 3D 对象需要更多时间和内存（建议使用 24GB VRAM）。为了实现 3D 对象生成方面的开放研究，我们改进了 Threestudio 开源代码的开源代码，以支持 Zero123 和 Stable Zero123。 Stable 3D 流程的简化版本目前处于私人预览阶段。从技术角度来说，这使用分数蒸馏采样 (SDS) 来使用稳定的 Zero123 模型来优化 NeRF，稍后我们可以从中创建纹理 3D 网格。该过程可以适用于文本到 3D 生成，首先使用 SDXL 生成单个图像，然后使用 Stable Zero123 生成 3D 对象。Zero123项目：https://github.com/cvlab-columbia/zero123Zero123试用：https://huggingface.co/spaces/cvlab/zero123-liveZero123论文：https://arxiv.org/abs/2303.11328该模型现已发布在 Hugging Face 上，研究人员和非商业用户可以下载并进行实验。

SupIR简介 SupIR是一个通过增加模型规模来提升图像修复能力的技术，SupIR能够根据文本提示进行智能修复，提高图像修复的质量和智能程度。SupIR是一种突破性的图像恢复方法，它利用了生成先验和模型放大的力量。利用多模态技术和先进的生成先验，SUPIR标志着智能和逼真的图像恢复的重大进步。作为 SUPIR 中的关键催化剂，模型缩放极大地增强了其功能，并展示了图像恢复的新潜力。SupIR的主要功能：图像修复和文本引导的修复，利用了模型放大、多模态技术和结果表明，SUPIR在各种图像修复任务和复杂处理场景中都有出色的表现，特别是在处理真实世界复杂场景中的能力令人印象深刻。SupIR还进行了用户定制和交互行为，用户可以通过简单的文本指令控制图像修复过程，为图像修复提供了新的交互维度。SupIR应用场景：景观图像修复通过图像修复让大自然栩栩如生，突出风景照片中的自然之美。人脸图像修复展现真实的表情 -- 增强每一个细节，使人像栩栩如生。动物图像修复绒毛和活力：在动物图像修复中将皮毛和魅力带入生活。建筑图像处理用现代技术振兴建筑遗产。游戏图像增强以惊人的清晰度和细节体验重制版游戏世界。电影重生与经典还原以原始的细节体验电影的黄金时代。复古照片修复重新发现过去 - 以生动的清晰和细节将历史带入生活。SupIR技术的应用将极大提升图像修复的效率和质量，为图像处理领域带来了新的突破和可能性。

笔熊分享简介 笔熊分享是一款pdf文档加密分享工具，区别于传统的加密分享，笔熊分享通过多个维度对文档进行加密。具有安全在线加密文档，多种权限可设置，限制访客复印、打印、下载、截图等操作，随时更改分享设置,随时取消分享,可远程销毁文档，可追溯详细访客访问信息等功能，笔熊分享核心功能具体如下：1.控制文档访问权限限制文档打开次数：超过打开次数文档无法被打开。限制文档打开时长：到达访问时长文档自动关闭。限制文档打开人数：超过访问人数后面的人无法再打开文档。设置文档打开密码：只有输入正确的密码才可以打开，并且后台随时可以更换密码。设置文档有效期：文档到达有效期后将自动关闭，并且后面也无法再打开。2.控制文档操作权限防下载：笔熊分享禁止用户下载原始文件。这意味着，无论您的文档被多少人查看，原始数据都将牢牢掌握在您手中，有效防止数据泄露风险。防修改：笔熊分享平台加密分享的文档，访客只能查看，不能进行编辑操作。防打印：笔熊分享的文档默认禁止打印操作。这一功能在下一个版本会开发让作者自由选择。防复制：笔熊分享的文档默认禁止复制操作。严格控制文档传播风险。3.监控文档访问情况远程销毁：如果发现文档有风险，可以立即在后台进行临时下架或者远程销毁。访客提醒：一旦有用户访问您的文档，笔熊分享公众号将会收到访客提醒。轨迹追踪：后台可以清晰的看到访客的访问情况，包含访问时间、访问地址、访问进度等等。远程控制：发出去的文档，后台随时可以修改文档的权限，让文档的掌控权时刻在你手中。远程替换：如果想要替换文档内容，只在在后台点击替换就可以换成新的内容，访客打开就会看到新内容。 通过这么多权限控制，可以大大的提高您文档分享的安全性。如何通过笔熊分享给PDF加密：您不需要懂复杂的代码，不需要繁琐的操作，只需要点击上传文档，输入您想要的加密参数，点击立即加密就可以完成加密操作。打开笔熊分享页面把PDF拖入文件上传框中，或者点击上传文档，选择文档上传（VIP用户可批量上传）设置加密分享参数点击生成分享链接，就会生成分享链接和二维码复制链接或二维码给访客，访客通过链接打开就是云加密文

Cody Former简介 CodeFormer是一个高级的人工智能图像处理工具，Cody Former专注于面部修复、图片清晰化以及视频去除马赛克和修复。CodeFormer利用了先进的ai技术，包括基于Transformer的架构和注意力机制，能够有效地分析和处理图像，使之恢复如新，增强颜色，恢复面部细节，并减少照片中的噪点。CodeFormer特别适用于老照片的修复，使得珍贵的记忆得以生动再现。CodeFormer作为一个开源项目，在GitHub上可以找到其源代码和相关文档，支持通过GPU或CPU进行加速处理，但使用GPU需要确保系统配置满足CUDA和cuDNN的要求。对于非技术用户，它也提供了图形界面的一键安装版本，简化了安装和使用流程。此外，CodeFormer在处理效果上被广泛认为是非常强大的，能够实现马赛克去除，提升图像质量，甚至在视频修复领域也有出色表现。CodeFormer项目地址：https://shangchenzhou.com/projects/CodeFormer/ CodeFormer下载地址：https://github.com/sczhou/CodeFormerCodeFormer主要功能特征：1、图像修复与增强人脸修复：特别擅长处理低质量、模糊或损坏的面部图像，能够去除图像中的噪声、马赛克，修复划痕或模糊区域，恢复细节，使面部图像接近原始清晰度和色彩。色彩化：能够将黑白或单色图像转换为彩色，赋予历史照片新的生命。破损图像修复：对于缺失部分或涂鸦破坏的图像，CodeFormer能进行智能修复，尽可能恢复原貌。多人图像增强：不仅适用于单人图像，也能处理包含多个人物的图片，提升整体图像质量。自动编码器技术：利用自动编码器实现图像变换，包括清晰化和色彩调整，优化图像视觉效果。2、视频处理视频增强去码：针对视频中的模糊、抖动、颜色失真等问题，CodeFormer能提供修复，提升视频的清晰度和稳定性。超分辨率重建：能够将低分辨率视频升级到高分辨率，改善观看体验。帧级处理：逐帧分析和修复视频，确保整个视频的一致性和高质量。CodeFormer的安装步骤是什么？1、确保Python环境：首先，需要安装Python 3.8版本。你可以直接从Python官网下载Python 3.8，避免使用最新版本以防止潜在的依赖问题。或者，选择安装Anaconda，它是一个包含Python和众多科学计算库的发行版，便于管理环境。安装Anaconda后，创建一个名为codeformer的虚拟环境，指定Python版本为3.8。2、安装Git：下载并安装Git，这是一个版本控制系统，用于从GitHub上克隆CodeFormer的源代码。3、安装PyTorch：对于PyTorch的安装，推荐使用命令行工具（如Anaconda Prompt而非普通CMD），输入特定命令安装PyTorch，确保选择与你的Python环境兼容的版本。如果遇到“conda”命令不可用的问题，确保在Anaconda Powershell Prompt中执行安装命令。4、克隆CodeFormer源码：打开终端（如Windows的CMD或Anaconda Prompt），使用git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer命令将CodeFormer项目从GitHub复制到本地。5、安装依赖库：进入克隆后的CodeFormer文件夹，通过运行pip install -r requirements.txt -q来安装所有必需的Python库。如果遇到安装速度慢的问题，可以使用国内的镜像站，如清华大学的TUNA镜像，通过添加-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple来加速下载。但需注意，某些库可能在特定镜像站中不可用，如tb-nightly，这时可能需要单独从其他镜像站如阿里云下载。6、配置环境：确保所有操作都在CodeFormer的项目目录下进行，避免路径错误。7、额外处理：如果在使用镜像站时遇到特定库无法安装的问题，比如tb-nightly，需要单独处理，例如使用阿里云的镜像安装该库。完成上述步骤后，理论上CodeFormer的环境就搭建完成了，接下来可以按照项目文档的指示进行模型的编译和使用，以便开始人脸修复或其他图像处理任务。对于不熟悉编程的用户，推荐直接使用官方提供的在线服务，以更简单的方式体验CodeFormer的功能。 相关资讯： 如何使用CodeFormer修复老旧照片和去除马赛克？

RMBG-2.0简介 RMBG-2.0是由BRIA ai开发的开源图像背景移除模型，它通过卷积神经网络（CNN），来实现高精度的前景与背景分离。RMBG-2.0模型在精心挑选的数据集上进行了训练，包括：一般图像、电子商务、游戏和广告内容，使其适用于支持大规模企业内容创建的商业用例。其准确性、效率和多功能性目前可与领先的 Source Available 型号相媲美。RMBG-2.0主要功能：高精度背景移除：能够准确地从各种类型的图像中分离前景对象。商业用途支持：适用于电子商务、广告设计和游戏开发等领域，支持大规模的企业级内容创作。云服务器无关架构：设计灵活，可以在不同的云平台和服务器上运行，便于扩展。多模态归因引擎：通过处理多种类型的数据（如图像与文本），增强模型的泛化能力，提高背景移除的准确性。数据训练平台：支持大规模数据训练，持续提升模型性能。RMBG-2.0技术原理与特性：深度学习基础：基于深度学习，尤其是CNN，来识别和分离前景与背景。数据训练：在大量标注数据上训练，学习精确的前景背景区分。多模态处理：利用多模态数据提高模型理解图像内容的能力。云无关性：确保模型的部署不依赖特定云环境，增加灵活性。数据烘焙：通过数据增强和预处理，提升模型对新场景的适应性和鲁棒性。RMBG-2.0如何使用？使用该模型只需简单的Python库调用，使用者可以方便地对图像进行背景去除，例如，通过Hugging Face的库加载模型，并进行图像预处理，即可实现背景移除。用户需要安装torch、torchvision、pillow、kornia和transformers等依赖库。RMBG-2.0许可与应用：RMBG-2.0以Creative Commons许可供非商业使用，商业应用需与BRIA签订协议。相比于前代版本，RMBG-2.0的准确率显著提升，从73.26%增加到90.14%，超越了一些知名的商业工具，如remove.bg。

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