这个真不错，TCD 模型解决了 LCM 模型由于多步采样中累积的错误导致的图像细节丢失和性能下降的问题。#ai画图#

这个真不错，TCD模型解决了LCM模型由于多步采样中累积的错误导致的图像细节丢失和性能下降的问题。可以快速生成图片，并且保证生成图片的质量和细节。还支持SDXL生态的所有内容，比如Lora和Controlnet。详细介绍：潜在一致性模型（LatentConsistencyModel,LCM）通过将一致性模型扩展到潜在空间，并利用引导一致性蒸馏技术，在加速文本到图像合成方面取得了令人印象深刻的性能。然而，研究人员观察到LCM在生成清晰且细节精致的图像方面存在困难。为了解决这一限制，研究人员首先深入研究并阐明了潜在的原因，发现主要问题源自三个不同的领域的错误。因此，他们引入了轨迹一致性蒸馏（TrajectoryConsistencyDistillation,TCD），包括轨迹一致性函数（TrajectoryConsistencyFunction,TCF）和战略性随机采样（StrategicStochasticSampling,SSS）。轨迹一致性函数通过扩大自我一致性边界条件的范围，减少了蒸馏错误，并使TCD能够准确追踪整个概率流常微分方程（ProbabilityFlowODE）的轨迹。此外，战略性随机采样专门设计用于规避多步一致性采样中固有的累积错误，这种采样方式被精心设计以补充TCD模型。实验表明，TCD不仅在低噪声函数评估次数（NumberofFunctionEvaluations,NFEs）时显著提高了图像质量，而且与教师模型相比，在高NFEs时产生了更详细的结果。TCD在低NFEs和高NFEs时都保持了优越的生成质量，甚至超过了带有原始SDXL的DPM-Solver++(2S)的性能。值得注意的是，在训练期间没有额外的鉴别器或LPIPS监督。研究人员展示了在20NFEs下的一些示例。与Turbo系列相比，TCD采样的NFEs可以随意变化，而不会对结果质量产生不利影响；与LCMs相比，TCD解决了由于多步采样中累积的错误导致的图像细节丢失和性能下降的问题。在推理过程中，可以通过调整一个超参数gamma来简单地修改图像的细节水平，这不需要引入任何额外的参数。TCD可以适应社区中基于SDXL的各种扩展和插件，例如LoRA、ControlNet、IPAdapter以及其他基础模型，例如AnimagineXL。项目地址：Invalidmedia:

在Telegram中查看

相关推荐

华为发布 DiT 架构的图像生成模型，可以直出 4K 分辨率图像。#ai画图#

华为发布DiT架构的图像生成模型，可以直出4K分辨率图像。论文简介：我们引入了PixArt-\Sigma,一个能够直接生成4K分辨率图像的DiffusionTransformer(DiffusionTransformer,DiT)模型。相比其前身PixArt-\alpha,PixArt-\Sigma有了显著进步,提供了明显更高保真度的图像,并改进了与文本提示的一致性。PixArt-\Sigma的一个关键特点是其训练效率。借助PixArt-\alpha的基础预训练,它通过合并更高质量的数据,从"较弱"的基线演变为"较强"的模型,我们将这个过程称为"弱到强训练"。PixArt-\Sigma的进步主要体现在两个方面:高质量训练数据:PixArt-\Sigma结合了更高质量的图像数据,与更精确和详细的图像标题配对。高效的Token压缩:我们在DiT框架内提出了一个新的注意力模块,可以压缩键(Key)和值(Value),显著提高效率,并促进超高分辨率图像生成。得益于这些改进,PixArt-\Sigma以显著较小的模型规模(6亿参数)实现了优于现有文本到图像扩散模型(如SDXL(26亿参数)和SDCascade(51亿参数))的图像质量和用户提示遵从能力。此外,PixArt-\Sigma生成4K图像的能力支持创建高分辨率海报和壁纸,有效地增强了电影和游戏等行业中高质量视觉内容的制作。项目地址：

图像生成模型 Stable Diffusion XL 1.0 开源发布

图像生成模型StableDiffusionXL1.0开源发布SDXL1.0的性能5倍优于SD1.5(开源社区主流)，是开源世界最大参数的图像模型，也是StabilityAI最新&最先进的模型。现可通过Github、HuggingFace、API、AWS、Clipdrop、DreamStudio直接访问。SDXL1.0拥有3.5B参数的基础模型(可单独使用)和6.6B参数的专家混合管道(多了一个单独执行最终去噪的精炼模型)，精炼模型可以为基础模型的输出添加更准确的颜色、更高的对比度和更精细的细节。微调SDXL1.0的图像需求量也急剧下降，现在只需5到10张图像就可以快速微调出一个专门生成特定人物、事物的模型。投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型，它通过一致自注意力机制和运动预测器，能够生成连贯的长序列图像和

StoryDiffusion是一个开源的图像和视频生成模型，它通过一致自注意力机制和运动预测器，能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像，并且可以扩展到视频生成，为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响，并且鼓励用户负责任地使用该工具。使用场景示例：使用StoryDiffusion生成一系列漫画风格的图像。创建一个基于文本提示的长视频，展示一个连贯的故事。利用StoryDiffusion进行角色设计和场景布局的预可视化。产品特色：一致自注意力机制：生成长序列中的角色一致图像。运动预测器：在压缩的图像语义空间中预测运动，实现更大的运动预测。漫画生成：利用一致自注意力机制生成的图像，无缝过渡创建视频。图像到视频的生成：提供用户输入的条件图像序列来生成视频。两阶段长视频生成：结合两个部分生成非常长且高质量的AIGC视频。条件图像使用：图像到视频模型可以通过提供一系列用户输入的条件图像来生成视频。短视频生成：提供快速的视频生成结果。

Adobe 发布视频清晰度增强模型 VideoGigaGAN

Adobe发布视频清晰度增强模型VideoGigaGANVideoGigaGAN是一个视频超分辨率(VSR)模型，它拥有令人印象深刻的视频一致性表现，可以将你的视频采样提高8倍并增强细节，还不会产生严重的时间闪烁和混叠伪影。演示是一些128x128视频变为1024x1024视频的效果。电影主角让保安无限放大监控画面的行为现在合理了。关注频道@TestFlightCN

昨晚 Midjourney office time 透露的信息有点多：#midjourney##AI画图#

昨晚Midjourneyofficetime透露的信息有点多：Alpha网站下周将会对生成1000张图片的用户开放；V6马上会升级成Beta版本，质量会有校服提升；角色一致性的工作会是接下来的重点，会在几周后发布；V6.1可能会增加类似Controlnet的功能；V7版本的模型开始准备训练，可能还需要几个月；社区反馈的需求排行，角色一致性和对自己的照片进行修复排名靠前。AlieJules整理的完整内容：Alpha网站：正在优化和简化创作流程。下周将对制作了1000张以上图片的用户开放。正在开发带有更丰富社交功能的新版本网站（具体内容目前还是个谜）。功能完善且网站界面美观后，将增加网站上的入门指导和教育资料。v6版本：不久后将切换至v6测试版。将成为默认使用版本。将引入一些细微改进：性能提升、增强画面连贯性、纹理更加逼真（比如草地效果）。可能会有小幅的视觉风格更新。新功能“Describe”：在提供与图像更匹配的创作提示方面表现更佳。预计本周或下周初推出。角色一致性：用户最期待的下一个功能。开发工作将持续几周。Niji6的区域变化：预计下周发布。v6.1版本？正在探索一种新的“风格调节器”，类似于“模型调节器”，提供比默认MJ模型更个性化的选项。或许会以v6.1的形式推出。Controlnet和绘图功能：目前正在研究阶段。v7版本开发：还需数月时间。将显著提升像素图像质量，使得细小部分展现更加清晰，减少图像瑕疵。视频功能开发：还在初期阶段。社区反馈排行榜：角色一致性。对用户自己的图片（非MJ图片）进行局部修复。更精准的风格控制。改进相机控制功能。提供隐藏图片的选项作为图像删除功能。在v7版本中改善远处物体的展示效果。在v7版本中提升整体图像质量。

Google推出新图像控制方式可在StableDiffusion图像生成中保证内容特征一致性

Google推出新图像控制方式可在StableDiffusion图像生成中保证内容特征一致性论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.10093.pdf这项技术的实现方法包括三个步骤。首先是身份聚类，通过生成一系列图像，并将它们嵌入到语义空间中，使用聚类算法将这些图像分组，每个组代表一种可能的角色身份。这个过程旨在识别出一组视觉上一致的图像，从而确定角色的主要视觉特征。接下来是身份提取，一旦确定了一组具有高内聚性的图像，就会在这些图像上训练模型，以提取出更一致的角色身份。这意味着模型将学习到特定角色的关键视觉特征，以便在未来的生成中更准确地重现这些特征。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1398313.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1398313.htm

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人