Diffusion

DiffusionGPT简介 DiffusionGPT，字节跳动开发的由LLM驱动文本生成图像多合一系统，专门设计用于为不同的输入提示生成高质量的图像。其主要目标是解析输入提示并确定产生最优结果的生成模型，该模型具有高泛化、高效用和方便的特点。DiffusionGPT的牛P之处在于它集成了多种领域的专家图像生成模型。然后使用LLM来对接这些图像生成模型，让LLM来处理和理解各种文本提示。最后根据理解的信息选择最合适的图像模型来生成图像。这样就和GPT 4一样，通过聊天画图...DiffusionGPT主要特点：1、多样化文本提示处理：DiffusionGPT 能够理解和处理各种类型的文本提示，包括具体的指令、抽象的灵感、复杂的假设等。2、集成多个领域专家模型：系统集成了多种领域的图像扩散模型，每个模型在其特定领域具有专业的图像生成能力。这类模型专注于特定领域的图像生成，比如自然景观、人物肖像、艺术作品等。这意味着系统不仅能够生成普通的图像，还能够处理更特定、更复杂的图像生成任务，比如特定风格或类型的图像。模仿特定艺术家的风格、漫画风格或摄影技术。3、大语言模型驱动：DiffusionGPT 使用大语言模型（LLM）来解析和理解用户输入的文本提示。这个过程类似于其他基于 LLM 的系统（如 GPT-4）处理文本的方式，但特别应用于理解用于图像生成的指令和描述。4、智能选择合适的图像模型：基于对文本提示的理解，DiffusionGPT 能够智能地选择最合适的图像生成模型来生成图像。这不仅包括选择正确的模型，还涉及调整生成参数以最好地满足用户的需求。5、输出高质量图像：通过精准地匹配文本提示与最佳生成模型，DiffusionGPT 能生成高质量、与用户需求高度吻合的图像。6、用户反馈与优势数据库：结合用户反馈和优势数据库，系统能够根据用户偏好调整模型选择，提升图像生成的相关性和质量。例如：在系统的早期使用中，用户可能提供对生成图像的反馈，比如“这张图片的颜色太暗了”。DiffusionGPT 利用这些反馈来调整其模型选择，使得未来的图像生成更符合用户的偏好。DiffusionGPT主要工作原理：1、输入解析：用户提供文本提示，如描述、指令或灵感。大型语言模型（LLM）负责解析这些文本提示，理解其含义和需求。2、思维树（Tree-of-Thought）构建：根据不同的图像生成任务，系统构建了一个“思维树”，这是一种组织不同图像生成模型的结构。思维树基于先验知识和人类反馈，涵盖了多种领域的专家级模型。3、模型选择：根据 LLM 解析的结果，系统通过思维树来确定最适合当前文本提示的图像生成模型。在选择过程中，可能还会考虑用户的偏好和历史反馈，这些信息存储在优势数据库中。4、图像生成：一旦选定了合适的模型，该模型就会被用来生成图像。生成的图像将与输入的文本提示紧密相关，并反映出用户的意图和偏好。5、结果输出：最终生成的图像会呈现给用户。这些图像可以是多样化的，包括但不限于具体描述的场景、概念艺术作品或符合特定风格的图像。6、用户反馈优化过程：用户对生成图像的反馈被用来丰富优势数据库，进而帮助系统更好地理解用户偏好，优化后续的模型选择和图像生成。DiffusionGPT 在生成人类和场景等类别的图像时展现了高度的真实性和细节。与基准模型（如 SD1.5）相比，DiffusionGPT 生成的图像在视觉保真度、捕捉细节方面有明显提升。DiffusionGPT 在图像奖励和美学评分方面的表现优于传统的稳定扩散模型。在进行图像生成质量的量化评估时，DiffusionGPT 展示了较高的评分，说明其生成的图像在质量和美学上更受青睐。

Stable Video Diffusion简介 Stable Video Diffusion 是 Stability ai 开发的突破性 AI 模型，正在彻底改变视频生成领域。作为第一个基于图像模型 Stable Diffusion 的生成视频基础模型，该工具代表了为各种应用创建多样化 AI 模型的重大进步。Stable Video Diffusion有两种变体：SVD和SVD-XT。SVD生成576x1024分辨率的14帧视频，而SVD-XT则将帧数扩展到24帧。Stable Video Diffusion为跨多个领域的内容创作提供了新的可能性，代表了人工智能驱动视频生成的重大进展。Stable Video Diffusion的核心功能:将图像转换为视频灵活的帧速率两种变体：SVD和SVD-XT大型精选视频数据集如何使用Stable Video Diffusion？要使用稳定视频扩散，请按照以下简单步骤操作：第 1 步：上传您的照片 - 选择并上传要转换为视频的照片。确保照片采用受支持的格式并满足任何尺寸要求。第 2 步：等待视频生成 - 上传照片后，模型将对其进行处理以生成视频。此过程可能需要一些时间，具体取决于视频的复杂性和长度。第 3 步：下载您的视频 - 生成视频后，您将能够下载它。检查质量，如有必要，您可以进行调整或重新生成视频。Stable Video Diffusion在各个领域的使用:Stable Video Diffusion的灵活性使其适用于各种视频应用，例如从单个图像进行多视图合成。它在广告、教育等领域具有潜在用途，为视频内容生成提供了新的维度。注意：Stable Video Diffusion 处于研究预览阶段，主要用于教育或创意目的。请确保您的使用遵守 Stability AI 提供的条款和指南，尽管具有不错的功能，但Stable Video Diffusion仍有一定的局限性。它努力生成没有运动的视频，通过文本控制视频，清晰地呈现文本，并始终如一地准确地生成人脸和人物。这些都是未来需要改进的领域。Stability AI 的 Stable Video Diffusion 不仅是 AI 和视频生成的突破;这是通往无限创意可能性的门户。随着技术的成熟，它有望改变视频内容创作的格局，使其比以往任何时候都更容易获得、更高效、更富有想象力。有关更多详细信息和技术见解，请参阅 Stability AI 的研究论文

RunDiffusion简介 RunDiffusion 是一个能在云服务器中运行功能强大的Stable Diffusion的网站。让您无需在计算机上编码或安装任何东西就可以创建令人惊叹的 ai 生成的图片艺术。以下是 RunDiffusion 的一些功能：- 您可以从不同的 Stable Diffusion版本中进行选择，例如 2.1、1.5 和 1.4。- 您可以使用 Automatic或 InvokeAI Web 界面来控制艺术生成的参数和设置。- 您可以使用速度极快的 GPU 和保存图像和视频的文件浏览器访问私人工作区。- 您可以使用智能计时器来设置会话持续时间并预先了解费用。您还可以获得未使用时间的退款。- 您可以使用 Deforum（一种与 Stable Diffusion 配合使用的视频创建工具）来制作令人惊叹的音乐视频或动画。- 您可以同时启动具有不同应用程序或硬件大小的多个会话。RunDiffusion特点：允许您在云服务器中使用 Stable Diffusion，而无需编码或安装任何东西。RunDiffusion 有一个智能计时器，可帮助您省钱并避免多收费用。RunDiffusion 支持 Automatic和 InvokeAI，未来还会有更多功能。RunDiffusion 有一个集成的文件浏览器，每次启动会话时都会随身携带文件和图像。通过使用 Deforum（一种与 Stable Diffusion 配合使用的视频编辑工具）创建令人惊叹的视频。RunDiffusion 是使用 Stable Diffusion 开始创作 AI 艺术的最简单、最快捷的方法。您可以注册免费试用并获得 15 分钟的免费使用时间。如果您想了解更多信息，可以查看他们的文档或加入他们的 Discord 社区。

DiffusionBee简介 DiffusionBee 是使用 Stable Diffusion 在您的计算机上生成 ai 艺术的最简单方法。它提供了先进的文本转图像生成、图像修改、修复、放大等工具，完全免费，脱机运行。没有限制。DiffusionBee 下载macOS：diffusionbee.comDiffusionBee 优势：1、用几句话释放你的想象力DiffusionBee 允许您通过提供在几秒钟内生成 AI 艺术的工具来释放您的想象力。您可以使用它来编辑现有图像或从头开始创建新图像。它易于使用，结果可能非常惊人。 您只需要一个文本提示，AI 就会根据您的指示生成图像。2、重新构想和转换您的图像DiffusionBee 提供由 AI 提供支持的易于使用的工具来修改您现有的图像。您可以使用文本提示添加/删除对象、更改图像样式或变换场景。DiffusionBee 的核心功能：文本转图像生成图像修改修复和放大特定风格/对象的自定义模型高级选项供专业用户使用本地私密生成Discord上的活跃社区DiffusionBee 的应用：DiffusionBee可以用于多种用途，包括：创建独特而惊艳的艺术品用新的风格和对象修改现有图像根据文本提示生成逼真的场景或对象放大低分辨率图像探索和尝试AI艺术如何使用 DiffusionBee？要使用DiffusionBee，只需下载macOS上 的应用并将其安装在您的计算机上。安装完成后，您可以打开应用程序并访问各种AI艺术生成工具。输入文本提示或选择图像作为起点，AI将根据您的指令生成令人惊艳的艺术作品。生成的图像将保存在您的计算机本地。

对于爱好者们而言，创作美丽独特的图像插画一直是个挑战。然而，...

StreamMultiDiffusion简介 StreamMultiDiffusion，一个使用区域文本提示来实时生成图像的项目，主要用于图像生成和编辑应用。它基于扩散模型在文本到图像合成中的成功，旨在通过减少推理时间和提高生成图像的质量来提高扩散模型的可用性。该方法专注于基于紧密和粗糙区域的生成，以及文本到全景的生成，并且它可以与用户提供的精确分割掩模一起使用，过程涉及基于优化任务的新生成过程，该优化任务将多个扩散路径绑定在一起以进行受控图像生成。也就是你可以通过在多个特定区域内分别输入不同的文本提示来指导ai画图，一个提示负责一个区域，精准控制而且这个过程是交互式的，实时完成，你能立马看到生成效果，非常炸裂。StreamMultiDiffusion主要特性和应用：实时交互式生成：StreamMultiDiffusion 通过基于区域的语义控制实现实时交互式生成，使其适用于各种最终用户应用程序的图像生成和编辑。基于区域的语义控制：该方法可以使用紧密、准确的分割掩模和粗糙掩模，为具有不同图像编辑专业知识水平的用户提供灵活性。文本到全景生成：StreamMultiDiffusion 可用于文本到全景生成，生成具有无缝过渡的高质量全景图像。图像质量优化任务：该方法涉及一个优化任务，将不一致的方向融合到全局去噪步骤中，从而产生高质量的无缝图像。语义调色板：引入了一种新的绘画范式，用户不仅可以绘制颜色，还可以绘制具有特定语义的内容，例如“蓝天”、“绿草”等，从而在创作过程中加入更丰富的意义层次。图像修复和编辑：提供了实时图像修复和编辑功能，用户可以在任何上传的照片或艺术作品上进行绘画，自由修改和美化现有图像。这些优势使 StreamMultiDiffusion 成为适用于各种最终用户应用程序的多功能且强大的工具，在实时图像生成和编辑方面提供可用性和质量。StreamMultiDiffusion实施与整合StreamMultiDiffusion 集成到扩散器中，可以使用特定流程运行。它还为其方法提供了Gradio UI，允许用户通过用户友好的界面与生成过程进行交互。此外，该方法通过网络演示提供空间控制，为用户提供进一步的灵活性和定制选项。StreamMultiDiffusion限制和建议值得注意的是，StreamMultiDiffusion 最适合生成 2048 x 512 的全景景观图像。此外，该方法还针对切片大小和重叠提供了具体建议，以优化速度和图像质量。例如，在 MultiDiffusion 3 的情况下，建议选择 64 - 160 之间的图块大小值和 32 或 48 之间的重叠值。StreamMultiDiffusion作为一款用于实时交互式图像生成和编辑的强大工具，提供基于区域的语义控制、文本到全景生成和空间控制等功能，同时还提供最佳使用建议。

StoryDiffusion简介 StoryDiffusion 是一款由南开大学HVision团队开发的人工智能工具，主要功能包括生成连贯的图像和视频故事，以及漫画生成创作。StoryDiffusion利用一致性自注意力（Consistent Self-Attention）技术，能够在无需训练的情况下生成主题一致的图像，这些图像可以用于讲述故事或作为后续内容生成的输入。StoryDiffusion 能够保持角色的一致性，生成多图漫画和长视频，这对于需要连贯叙事的广告、电影等领域尤为重要。StoryDiffusion主要功能特征：角色连贯性保持：StoryDiffusion能够通过一致性自注意力机制生成主题一致的图像和视频，确保在多图漫画和长视频中角色风格和服装的一致性，从而实现连贯的故事叙述。多场景应用：该工具不仅适用于漫画生成，还可以应用于图像转视频等多种场景。用户可以通过提供一系列条件图像，利用Image-to-Video模型生成视频，这对于广告、电影等领域提供了新的创意方式和制作手段。教育材料设计：教育工作者可以使用StoryDiffusion来设计教育视频或互动故事，这些内容有助于提高学习者的参与度和兴趣。长范围图像生成功能：特别适合制作连贯的广告故事，增强品牌形象。这种功能使得StoryDiffusion在广告和品牌推广方面具有显著优势。即插即用无需训练：研究团队将一致性自注意力插入到现有图像生成模型的U-Net架构中，并重用原有的自注意力权重，以保持无需训练和即插即用的特性。高效能与稳健性：StoryDiffusion在保持角色特性的同时，还能够很好地符合提示描述，显示出其稳健性。这表明该方法在定量指标上取得了最佳性能。StoryDiffusion通过一致性自注意力机制，不仅能够生成连贯的图像和视频，还能应用于多种实际场景，如教育、广告和娱乐等，同时具备高效能和稳健性。GitHub 项目：相关项目已经在 GitHub 上获得了 1k 的 Star 量，GitHub 地址为：https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion。论文和演示：有关 StoryDiffusion 的更多技术细节和实验结果可以在论文《StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for long-range image and video generation》中找到，论文地址为：https://arxiv.org/pdf/2405.01434v1

Logo Diffusion AI 简介 Logo Diffusion ai 工具允许用户在几秒钟内创建自定义logo。它使用生成式 AI 根据简单的文本提示生成独特而原始的设计。用户可以在每个提示中收到四个logo选项，并可以生成新的设计，直到找到他们喜欢的设计。该工具还提供logo重新设计功能，允许用户描述他们的重新设计想法并将其变为现实。它可以将 2D logo转换为令人惊叹的 3D 插图，非常适合提高品牌知名度。内容样式功能有助于指导logo设计过程，确保 AI 生成的logo完美反映用户的愿景。该工具还提供矢量转换，以创建生成logo的行业标准矢量文件。用户可以轻松删除logo的背景并接收透明的PNG文件。有一个浏览器编辑器正在开发中，它将允许用户开发logo设计理念，而无需外部编辑软件。Logo Diffusion应用：创建自定义Logo设计。使用 AI 重新设计Logo。自动将Logo转换为 3D 插图。Logo Diffusion还具有文字效果功能，只需输入任何文字，AI就能在几秒钟内将其变成令人惊叹的文字效果。如果您的文本提示太有限，您可以从基本草图开始，然后让人工智能完成剩下的工作，并将其变成矢量。Logo Diffusion的应用程序内编辑器是创建草图的完美工具，可帮助您轻松扩展您的独特想法。

Pony Diffusion简介 Pony Diffusion是一个擅长生成高质量、风格化、可爱动物主题的ai动漫艺术图片生成器，可以生成高质量的非真实感图像，涵盖各种风格，增强创造力和艺术表现力。Pony Diffusion 关键特性：文本到图像生成：Pony Diffusion 是一个潜在的文本到图像扩散模型，基于文本描述生成高质量图像，专门设计用于创作以小马为主题的艺术作品。微调模型：该模型在大约 80,000 张小马图像的数据集上进行了微调，确保其生成相关且美观的输出。用户友好的界面：Pony Diffusion 提供了一个易于使用的界面，用户只需输入文本提示即可生成图像，使其对不同水平的用户都可访问。社区参与：该模型通过讨论、反馈和合作鼓励社区参与，营造一个支持用户分享创作和改进的环境。开放访问许可证：Pony Diffusion 在 CreativeML OpenRAIL 许可证下提供，允许用户自由使用、再分发和修改模型，同时遵循特定的指导方针。Pony Diffusion 的工作原理：文本到图像生成：Pony Diffusion 是一个潜在的文本到图像扩散模型，基于描述性文本提示生成图像，使用户能够创建详细而富有想象力的视觉效果。使用高质量数据进行微调：该模型在一个大型高质量小马图像数据集上进行了微调，特别选择了适合 SFW 内容的图像，从而增强其生成美观图像的能力。使用 CLIP 进行美学排名：Pony Diffusion 采用基于 CLIP 的美学排名来评估和选择训练过程中的图像，帮助模型学习什么构成“良好”的视觉质量。评分机制：该模型利用评分系统，如 'score_9'，根据质量对图像进行分类，允许用户在提示中指定所需的输出质量。如何使用 Pony Diffusion？步骤 1：创建您的提示为您想要生成的图像写一个描述性提示。具体说明您希望的细节和风格，以有效引导模型。步骤 2：生成图像使用您的提示运行模型。经过短暂的处理时间后，生成的图像将可供您查看和下载。步骤 3：保存您的作品一旦您对生成的图像感到满意，请将其保存到您的设备。您还可以与他人分享或按需使用。Pony Diffusion 常见问题：什么是 Pony Diffusion？Pony Diffusion是一个潜在的文本到图像扩散模型，旨在根据文本描述生成高质量的小马图像。我可以用 Pony Diffusion 做什么？您可以使用 Pony Diffusion 生成以小马为主题的创意艺术、插图和娱乐内容。Pony Diffusion 是免费使用的吗？是的，Pony Diffusion 是开放访问的，可以免费使用，但受 CreativeML OpenRAIL-M 许可证的约束。我如何提高生成图像的质量？使用特定的提示标签，如 'score_9'，可以帮助引导模型生成更高质量的图像。 相关资讯： 文生图Ai工具 Ai漫画图片生成工具

HiDiffusion简介 HiDiffusion大幅提升扩散模型的图像生成质速度提升6倍，由字节跳动的研究团队开发，HiDiffusion无需训练，只需要一行代码就可以提高 SD 生成图像的清晰度和生成速度。支持将图像生成的分辨率提高至4096×4096，同时将图像生成速度提升1.5至6倍。还能在高分辨率图像生成中将推理时间减少 40%-60%，支持所有 SD 模型同时也支持 SD 模型的下游模型，比如Playground。HiDiffusion功能特征：支持的模型： HiDiffusion 支持多种稳定扩散模型，包括 Stable Diffusion XL、Stable Diffusion XL Turbo、Stable Diffusion v2 和 Stable Diffusion v1。此外，它还支持基于这些模型的下游扩散模型，如 Ghibli-Diffusion 和 Playground 等。支持的任务： HiDiffusion 支持多种任务，包括文本到图像的生成、ControlNet 控制网络任务和Inpainting 图像修复。易于使用： 通过Huggface Diffusers库，使用 HiDiffusion 生成图像极为简单，只需添加一行代码即可。通过广泛的实验验证，HiDiffusion不仅解决了对象重复和高计算负荷的问题，还在生成高分辨率图像的任务上达到了前所未有的效果。HiDiffusion测试地址：https://huggingface.co/spaces/multimodalart/HiDiffusion