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将稳定扩散集成到Notion中,使用新的削减命令AI生成图像。

收录时间:
2025-05-29

将稳定扩散集成到Notion中,使用新的削减命令AI生成图像。

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In-Context LoRA for Diffusion Transformers

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In-Context LoRA是一种用于扩散变换器(DiTs)的微调技术,它通过结合图像而非仅仅文本,实现了在保持任务无关性的同时,对特定任务进行微调。这种技术的主要优点是能够在小数据集上进行有效的微调,而不需要对原始DiT模型进行任何修改,只需改变训练数据即可。In-Context LoRA通过联合描述多张图像并应用任务特定的LoRA微调,生成高保真度的图像集合,更好地符合提示要求。该技术对于图像生成领域具有重要意义,因为它提供了一种强大的工具,可以在不牺牲任务无关性的前提下,为特定任务生成高质量的图像。
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PSHuman是一个创新的框架,它利用多视图扩散模型和显式重构技术,从单张图片中重建出逼真的3D人体模型。这项技术的重要性在于它能够处理复杂的自遮挡问题,并且在生成的面部细节上避免了几何失真。PSHuman通过跨尺度扩散模型联合建模全局全身形状和局部面部特征,实现了细节丰富且保持身份特征的新视角生成。此外,PSHuman还通过SMPL-X等参数化模型提供的身体先验,增强了不同人体姿态下的跨视图身体形状一致性。PSHuman的主要优点包括几何细节丰富、纹理保真度高以及泛化能力强。
1.58-bit FLUX

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1.58-bit FLUX是一种先进的文本到图像生成模型,通过使用1.58位权重(即{-1, 0, +1}中的值)来量化FLUX.1-dev模型,同时保持生成1024x1024图像的可比性能。该方法无需访问图像数据,完全依赖于FLUX.1-dev模型的自监督。此外,开发了一种定制的内核,优化了1.58位操作,实现了模型存储减少7.7倍,推理内存减少5.1倍,并改善了推理延迟。在GenEval和T2I Compbench基准测试中的广泛评估表明,1.58-bit FLUX在保持生成质量的同时显著提高了计算效率。
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