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SCEdit是一个由阿里巴巴提出的高效的生成模型精调框架。该框架增强了下游文本到图像生成任务的精调能力,并实现了对特定生成场景的快速适配,相比LoRA可以节省30%-50%的训练内存成本。此外,它可以直接扩展到可控图像生成任务,只需要ControlNet条件生成所需参数量的7.9%,并可以节省30%的内存使用。它支持各种条件生成任务,包括边缘图、深度图、分割图、姿态、色彩图以及图像补全等。

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DALL·E 2是一种基于自然语言描述生成真实图像的人工智能系统。它能够将概念、属性和风格相结合，创造出原创、逼真的图像和艺术作品。DALL·E 2拥有更高的分辨率和更真实的效果，是DALL·E的最新版本。该产品目前处于公开测试阶段，定价等详细信息请访问官方网站。

MobileDiffusion是一个轻量级的潜在扩散模型,专为移动设备设计,可以在0.5秒内根据文本提示生成512x512高质量图像。相较于其他文本到图像模型,它更小巧(仅520M参数),非常适合在手机上部署使用。它的主要功能包括:1)基于文本生成图像;2)快速生成,0.5秒内完成;3)小巧的参数量,仅520M;4)生成高质量图像。主要使用场景包括内容创作、艺术创作、游戏和App开发等领域。示例使用包括:输入'盛开的玫瑰花'生成玫瑰花图片,输入'金色 retrievier 撒欢跑'生成小狗图片,输入'火星风景,外太空'生成火星图。相较于其他大模型,它更适合在移动设备上部署使用。

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Stable Zero123是一种用于视图条件图像生成的内部训练模型。与之前的尖端技术Zero123-XL相比，Stable Zero123产生了显着改进的结果。它通过三项关键创新实现了这一目标：1. 从Objaverse中大幅过滤的改进训练数据集，仅保留高质量的3D对象，并且比以前的方法更加真实地渲染。2. 在训练和推断过程中，我们为模型提供了估计的摄像机角度。这种高程条件使其能够做出更明智、更高质量的预测。3. 预先计算的数据集（预先计算的潜变量）和支持更高批处理量的改进数据加载器，再加上第一项创新，使得训练效率比Zero123-XL提高了40倍。该模型现在已经在Hugging Face上发布，以便研究人员和非商业用户下载和进行实验。