Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。

Replicate上的“SDXL fine-tunes”收藏包含了一系列基于SDXL模型的精选微调模型。这些微调模型利用大型生成模型SDXL，针对特定的视觉风格、内容或主题进行了优化和调整，以产生高质量的图像生成效果。包括但不限于表情符号、动画风格、应用图标和特定电影艺术风格。每个微调模型都被设计来在特定的视觉任务上产生特定风格的图像，支持创作者、设计师和开发者以更少的努力创造出更丰富、更具特色的视觉内容。通过Replicate平台，用户可以直接访问和运行这些微调模型，将这些先进的图像生成能力应用到自己的项目中，无论是进行创意探索还是解决实际的设计挑战。

Autoblocks是一个协作的云工作空间，专为产品团队快速迭代GenAI产品而构建。它提供了从原型设计到生产环境的所有工具，包括Prompt管理、可观察性、持续评估和微调。Autoblocks可以帮助您快速测试应用程序管道的更改、跟踪用户交互、评估用户结果，并为您的数据提供可视化和深入的理解。Autoblocks支持所有技术栈，并且具有企业级的LLMOps功能，包括可扩展的数据摄取和搜索、强大的协作功能、AI专家的支持以及安全性和隐私保护。

Emu是一个用于提高图像生成模型美感的质量调整工具。它可以通过有限的高质量图像进行微调，从而显著提高生成质量。Emu在1.1亿个图像-文本对上进行了预训练，并使用了几千个精心挑选的高质量图像进行了微调。与仅进行预训练的模型相比，Emu的胜率达到了82.9％。与最先进的SDXLv1.0相比，Emu在视觉吸引力方面的偏好率分别为68.4％和71.3％。Emu还可以用于其他架构，包括像素扩散和掩蔽生成变压器模型。

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