AI图像生成

MouSi是一种多模态视觉语言模型，旨在解决当前大型视觉语言模型（VLMs）面临的挑战。它采用集成专家技术，将个体视觉编码器的能力进行协同，包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出，并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外，MouSi还探索了不同的位置编码方案，以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明，具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能，并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。

智谱AI在首届技术开放日上发布了GLM-4和CogView3。GLM-4性能全面提升近60%，支持更长的上下文、更强的多模态支持和更快速的推理。CogView3逼近DALL·E 3的多模态生成能力。产品定位为下一代基座大模型和图像生成AI。

Diffusion Bee 是在 Intel/M1 Mac 上本地运行稳定的 Diffusion 模型的最简单方式，提供一键安装程序，无需依赖或技术知识。 Diffusion Bee 在您的计算机上本地运行，不会将任何数据发送到云端（除非您选择上传图像）。 主要功能： - 图像转换 - 图像修复 - 图像生成历史记录 - 图像放大 - 多种图像尺寸 - 针对 M1/M2 芯片进行优化 - 支持负向提示和高级提示选项 - 控制网络 Diffusion Bee 是基于 Stable Diffusion 的 GUI 封装，所以所有 Stable Diffusion 的条款适用于输出结果。 欲了解更多信息，请访问文档。 系统要求： - 配有 Intel 或 M1/M2 芯片的 Mac - 对于 Intel 芯片：MacOS 12.3.1 或更高版本 - 对于 M1/M2 芯片：MacOS 11.0.0 或更高版本 许可证：Stable Diffusion 发布在 CreativeML OpenRAIL M 许可下。

FABRIC 是一个通过迭代反馈来个性化定制扩散模型的工具。它提供了一种简单的方法来根据用户的反馈来改进模型的性能。用户可以通过迭代的方式与模型进行交互，并通过反馈来调整模型的预测结果。FABRIC 还提供了丰富的功能，包括模型训练、参数调整和性能评估。它的定价根据用户的使用情况而定，可满足不同用户的需求。

伪灵活基础模型（ptx0/pseudo-flex-base）是基于 Diffusion 技术的文本到图像生成模型。它通过将文本描述转换为逼真的图像，提供了灵活的图像生成能力。该模型可以根据给定的文本提示生成与文本描述相符合的图像，具有高度的灵活性和生成效果。该模型还具有稳定的性能和可靠的训练基础，可以广泛应用于人工智能领域的图像生成任务。