AI交流(进群备注:diffusion-rs)

扩散模型的极速推理工具,能快速处理复杂的图像生成任务,提升模型运行效率
diffusion-rs的特点:
1. 极速推理
2. 高效处理复杂图像生成任务
3. 提升模型运行效率
diffusion-rs的功能:
1. 使用预训练的扩散模型进行图像生成
2. 在自定义数据集上微调模型
3. 支持多种扩散模型架构
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AniTalker是一个开源项目,通过身份解耦的面部动作编码技术,生成生动多样的说话面部动画。它能够从单张图片和音频中生成动态视频,支持生成超过3分钟的超长视频,并且能够匹配表情和头部动作。AniTalker采用通用的运动表示法捕捉复杂面部动态,利用自监督学习策略实现精确的运动描述,并通过扩散模型生成多样且可控的面部动画。项目分为两个阶段,第一阶段聚焦于动作编码器和渲染模块的训练,第二阶段基于diffae和espnet进行扩散训练。AniTalker提供了一个demo,用户可以使用特定的音频输入和图片,生成对应的动画效果,并鼓励社区成员进行进一步的开发和贡献。

Stable Diffusion 3.5 是由 Stability AI 发布的开源文本生成图像模型系列,包括多个变体如 Stable Diffusion 3.5 Large 和 Stable Diffusion 3.5 Medium。这些模型基于多模态扩散变换器(MMDiT)架构,旨在生成高质量图像,特别适用于文本提示生成图像的任务。项目强调其高度可定制性,适合在消费级硬件上运行,且在 Stability AI 社区许可下免费使用。该许可允许非商业用途免费,以及商业用途年收入低于 100 万美元的组织或个人免费使用,高于此需联系企业许可。用户对生成图像拥有所有权,无需担心许可限制。