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用于生成圖像的大規(guī)模模型已經成為計算機視覺的基礎圖形,令人驚訝的是,很少有研究關注分層內容生成或透明圖像生成。這種情況與巨大的市場需求形成鮮明對比。用戶還表示,生成的透明圖像在質量上可媲美真實的商業(yè)級透明素材,例如AdobeStock提供的素材,展現(xiàn)出技術的強大和實用性。
海德堡大學最近發(fā)布了一個名為ConTorlNetXS的優(yōu)化版本的ControlNet模型,該模型在圖像生成方面的性能得到了極大提升。這一項目的研究重點是控制基于穩(wěn)定擴散模型的圖像生成過程,通過對ControlNet的大小和架構進行優(yōu)化,取得了令人矚目的成果。這一成果將為圖像生成領域帶來重大影響,有望推動該領域的進一步發(fā)展和應用。
在文本到視頻領域的最新研究中,SparseCtrl技術通過引入時間稀疏信號實現(xiàn)了對視頻結構的靈活控制。傳統(tǒng)的文本提示在空間不確定性方面存在問題,容易導致模糊的幀組合。我們可以期待看到SparseCtrl在各種領域的廣泛應用,為視頻生成領域帶來更多的創(chuàng)新和可能性。