AIGC技巧2:SD插件ControlNet详解 让AI更易掌控!

StableDiffusion是目前应用最广泛的本地AIGC,AI的最大特点就是强随机性,虽然在大部分时候它是优点,但难以掌控,随机抽卡也让用户颇为头疼。今天我们就为大家详细介绍一下StableDiffusion中的ControlNet插件,它可以极大降低抽卡的随机性,让用户更容易的控制AI出图。ControlNet是什么?有什么作用?ControlNet是Stable...

AAAI'25 今日截稿!SD 核心成员开源比 Midjourney 还强的文生图...

7.PubMedVision大规模医学VQA数据集PubMedVision是一个大规模且高质量的医疗多模态数据集,研究团队通过精细的数据处理方法,从PubMed国际医学期刊的论文中筛选出与医疗相关的图片及有信息量的图片描述,有效过滤了大量医疗无关的图片和上下文不相关内容。8.MultimodalSelfinstruct多模态基准数据集该数...

追问daily | 顿悟时刻是有意识的;AI自我训练陷入死循环;DeepMind...

这意味着,当用户输入搜索查询时,首先呈现的是由AI生成的答案,详细列出被利用的资源。传统的搜索结果仍然存在,但将被移至AI生成内容的右侧小面板中。微软在其官方博客中解释了这一重大变革:“这种新体验结合了Bing搜索结果的基础与大规模和小规模语言模型(LLM和SLM)的力量。它理解搜索查询,审查数百万条信息源,动态...

21.5万张X光、78万个问题,德州大学NIH等联合发布医学视觉问答数据...

在医学领域上,视觉问答(VQA)是医学多模态大语言模型的一项重要任务,它可以通过回答针对医学图像的具体临床问题,有效提高医疗专业人员的效率。这一类工作可以减轻公共卫生系统的负担,对于医疗资源贫乏的国家来说尤其重要。然而,现有的医学VQA数据集规模较小,仅包含相当于分类任务的简单问题,缺乏语义推理和临床知识。

免费AI“神器”系列第七弹:华为首个AI图像生成模型论文公布;克隆...

医学检索增强生成(RAG)框架——MIRAGE1、华为首个AI图像生成模型PixArt-Σ亮相产品信息:日前,华为诺亚方舟实验室团队在arxiv平台上发布多篇论文,展示华为首个AI图像生成模型PixArt-Σ技术,参数规模为6亿左右,其采用与Sora的DiffusionTransformer(DiT)架构,可直接生成4K分辨率的AI图像。

AI已经无处不在了:业界大咖提示2024年面临的挑战

密歇根大学KentaroToyama教授认为,2024年将出现更多新颖的AI技术应用场景,预计会有更强大的AI模型出现(www.e993.com)2024年11月16日。他认为,预测AI技术发展或许不靠谱,但需要评估和预测下一步进展,特别是解决当前深度学习方面和医学领域应用。密歇根州立大学AnjanaSusarla教授认为,人们更加关注生成式AI模型的发展,特别是多模态大语言模型(LLMs)。

AI视野:OpenAI否认即将发布GPT-4.5;Stability AI推出新会员模式...

谷歌推生成式AI医疗模型MedLM谷歌发布MedLM生成式AI医疗模型,基于Med-PaLM2,美国医学执照考试准确率达85%,计划整合Gemini模型服务全球医疗行业。AiBase提要??谷歌MedLM模型,专为医疗保健行业设计,通过美国医学执照考试取得85%准确率。??MedLM基于Med-PaLM2,相较首代提高18%,谷歌计划整合Gemini模型拓展...

一周AIGC丨 Pika完成5500万美元融资,国内首套AIGC汉服亮相

StabilityAI推出StableDiffusionXLTurbo模型据IT之家11月30日报道,StabilityAI日前推出了StableDiffusionXLTurbo(SDXLTurbo),为此前SDXL模型的改进版本,号称采用了“对抗性扩散蒸馏技术(AdversarialDiffusionDistillation)”,将图片生成迭代步骤从原先的50步减少至1步,据称“仅仅进...

万字梳理:阿里、腾讯等8家中国互联网大厂的50款大模型及应用,能否...

AI生成3D动画工具——Motionshop产品介绍:Motionshop是阿里巴巴智能计算研究院推出的一个AI角色动画框架,该框架利用视频处理、角色检测/分割/追踪、姿态分析、模型提取和动画渲染等多种技术,使得动态视频中的主角能够轻松跨越现实与虚拟的界限,一键变身为3D角色模型且不改变视频中的其他场景和人物。

AI日报|OpenAI全面开放GPT-4 API;Stability AI推出新扩散模型SDXL

近日,StabilityAI推出了一种用于文本到图像合成的潜在扩散模型SDXL。与之前的StableDiffusion模型相比,该模型利用了一个三倍大的UNet骨干网络。值得注意的是,SDXL采用了多种创新方案,并在多个纵横比上进行训练。此外,研究团队还引入了一个改进模型,用于通过后期图像到图像技术提高SDXL生成样本的视觉保真...