Playground v2.5最新的文本到图像生成模型,官方宣称V2.5的模型优于 SDXL、Playground v2、PixArt-α、DALL-E 3 和 Midjourney

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Playground v2.5最新的文本到图像生成模型,官方宣称V2.5的模型优于 SDXL、Playground v2、PixArt-α、DALL-E 3 和 Midjourney。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Playground v2.5介绍

Playground在去年发布Playground v2.0之后再次开源新的文生图模型Playground v2.5。新版本提升了图像的美学质量,增强了颜色和对比度、改进了多纵横比图像生成,可以生成各种比例图像以及人像细节的提升。官方宣称:根据用户研究表明,V2.5的模型优于 SDXL、Playground v2、PixArt-α、DALL-E 3 和 Midjourney 5.2。


playgrouind v2.5,ComfyUI从入门到精通,人工智能,comfyui,ai绘画,Playground

Playground v2.5 的美学质量显着优于当前最先进的开源模型 SDXL(提高了4.8倍) 和 PIXART-α(提高了2.4倍) 以及 Playground v2。由于 Playground V2.5 和 SDXL 之间的性能差异如此之大,我们还针对 DALL-E 3 和 Midjourney 5.2 等世界级闭源模型测试了我们的美学质量,发现 Playground v2.5 的性能也优于它们。


playgrouind v2.5,ComfyUI从入门到精通,人工智能,comfyui,ai绘画,Playground

playgrouind v2.5,ComfyUI从入门到精通,人工智能,comfyui,ai绘画,Playground

模型下载

  • 模型:https://huggingface.co/playgroundai/playground-v2.5-1024px-aesthetic

  • 官网: 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-854599.html

到了这里,关于Playground v2.5最新的文本到图像生成模型,官方宣称V2.5的模型优于 SDXL、Playground v2、PixArt-α、DALL-E 3 和 Midjourney的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【AIGC】手把手使用扩散模型从文本生成图像

    在这篇文章中,我们将手把手展示如何使用Hugging Face的diffusers包通过文本生成图像。 DALLE2是收费的,用户只有一些免费的额度,如果免费额度使用完毕就需要付费了,所以必须寻找替代方案,并发现了Hugging Face,他们发布了一个扩散模型的包diffusers ,可以让我们直接使用。

    2024年02月09日
    浏览(31)
  • Amazon SageMaker + Stable Diffusion 搭建文本生成图像模型

    如果我们的 计算机视觉 系统要真正理解视觉世界,它们不仅必须能够识别图像,而且必须能够生成图像 。 文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像 。 近两年,以ChatGPT为代表的AIGC技术崭露头角,逐渐从学术研究的象牙塔迈向工业应用的广阔天地。随着下

    2024年04月09日
    浏览(27)
  • Stable-Diffusion深度学习文本到图像生成模型

    https://zh.wikipedia.org/zh-cn/Stable_Diffusion https://en.wikipedia.org/wiki/Stable_Diffusion https://github.com/Stability-AI/stablediffusion Stability AI https://github.com/CompVis/stable-diffusion Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。 它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于

    2024年02月11日
    浏览(20)
  • DeepFloyd IF:由文本生成图像的强大模型,能够绘制文字的 AI 图像工具

    DeepFloyd IF:能够绘制文字的 AI 图像工具 之前的 Stable Diffusion 和 Midjourney 都无法生成带有文字的图片,而文字都是乱码。 DeepFloyd IF,这个文本到图像的级联像素扩散模型功能强大,能巧妙地将文本集成到图像中。 DeepFloyd IF的优点是它能够生成高度真实的图像,并且具有很强的

    2024年01月23日
    浏览(29)
  • Stable Diffusion复现——基于 Amazon SageMaker 搭建文本生成图像模型

    众所周知, Stable Diffusion扩散模型的训练和推理非常消耗显卡资源 ,我之前也是因为资源原因一直没有复现成功。 而最近我在网上搜索发现,亚马逊云科技最近推出了一个 【云上探索实验室】 刚好有复现Stable Diffusion的活动,其使用 亚马逊AWS提供的Amazon SageMaker机器学习平台

    2023年04月09日
    浏览(20)
  • 【AIGC】DreamBooth:微调文本到图像扩散模型用于主题驱动的生成

    DreamBooth可以让我们使用一个很小的数据集微调文生图模型,然后基于文本提示词为我们训练的的主体替换不同的场景。  大型文本转图像模型在人工智能的发展中实现了显著的飞跃,能够从给定的文本提示中高质量和多样化地合成图像。然而,这些模型缺乏模仿给定参考集中

    2024年01月18日
    浏览(26)
  • DALL·E 2 解读 | 结合预训练CLIP和扩散模型实现文本-图像生成

      论文标题: 《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》 作者/单位:Aditya Ramesh et al. / Open AI 论文链接: http://arxiv.org/abs/2204.06125 论文中文对照版:论文笔记:DALL-E2:Hierarchical Text-ConditionalImage Generation with CLIP Latents详解_nocol.的博客-CSDN博客 代码链接: 非官方实现 h

    2024年02月11日
    浏览(21)
  • AI之LLM/MLM:Nvidia官网人工智能大模型工具合集(大语言模型/多模态模型,文本生成/图像生成/视频生成)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

    AI之LLM/MLM:Nvidia官网人工智能大模型工具合集(大语言模型/多模态模型,文本生成/图像生成/视频生成)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 Nvidia官网人工智能大模型工具合集的简介 1、网站主要功能包括: Nvidia官网人工智能大模型工具合集的使用方法 1、SDXL-Turbo的使

    2024年04月28日
    浏览(28)
  • OpenAI 最新发布的从文本生成视频模型 Sora 炸裂登场,它能根据文字指令创造逼真且富有想象力的场景

    🍉 CSDN 叶庭云 : https://yetingyun.blog.csdn.net/ 此页面上的所有视频均由 Sora 直接生成,未经修改。 OpenAI - Sora is an AI model that can create realistic and imaginative scenes from text instructions. 2024 年 2 月 16 日,OpenAI 发布 AI 视频模型 Sora,60 秒的一镜到底,惊艳的效果生成。AI 视频生成可能要

    2024年02月19日
    浏览(28)
  • Tune-A-Video:用于文本到视频生成的图像扩散模型的One-shot Tuning

    Project:https://tuneavideo.github.io 原文链接:Tnue-A-Video:用于文本到视频生成的图像扩散模型的One-shot Tuning (by 小样本视觉与智能前沿) 目录 为了复制文本到图像(T2I)生成的成功,最近的工作使用大规模视频数据集来训练文本到视频(T2V)生成器。尽管他们的结果很有希望,但这种

    2024年01月15日
    浏览(24)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包