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剛剛發(fā)布!一鍵生成動(dòng)漫風(fēng)格圖片的開源模型

人工智能 開源
最新的AIGC開源項(xiàng)目——Animagine XL 3.1,這個(gè)項(xiàng)目是動(dòng)漫主題文本到圖像模型的最新迭代,旨在為用戶提供更加優(yōu)化和強(qiáng)大的動(dòng)漫圖像生成體驗(yàn)。

向大家介紹一個(gè)最新的AIGC開源項(xiàng)目——Animagine XL 3.1。這個(gè)項(xiàng)目是動(dòng)漫主題文本到圖像模型的最新迭代,旨在為用戶提供更加優(yōu)化和強(qiáng)大的動(dòng)漫圖像生成體驗(yàn)。

在Animagine XL 3.1中,開發(fā)團(tuán)隊(duì)著重優(yōu)化了幾個(gè)關(guān)鍵方面,以確保模型在性能和功能上達(dá)到新的高度。首先,他們擴(kuò)展了訓(xùn)練數(shù)據(jù),不僅包括了之前版本中的游戲角色數(shù)據(jù),還將許多其他知名動(dòng)漫系列的數(shù)據(jù)納入訓(xùn)練集中。這一舉措大大豐富了模型的知識(shí)庫(kù),使其能夠更全面地理解各種動(dòng)漫風(fēng)格和角色。

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其次,Animagine XL 3.1引入了一組新的特殊標(biāo)簽和美學(xué)標(biāo)簽,以更好地引導(dǎo)模型生成具有特定視覺吸引力和品質(zhì)的圖像。這些標(biāo)簽的加入不僅提高了生成圖像的質(zhì)量,還使用戶能夠更精確地控制圖像生成的方向和結(jié)果。

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另外,開發(fā)團(tuán)隊(duì)還解決了上一版本中出現(xiàn)的一些問題,如曝光過度和質(zhì)量標(biāo)簽分布不均衡等。通過更新訓(xùn)練腳本和優(yōu)化模型配置,他們成功提升了模型的穩(wěn)定性和生成圖像的質(zhì)量,為用戶帶來(lái)更加穩(wěn)定和可靠的使用體驗(yàn)。

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最后值得一提的是,用戶可以通過SeaArt和Huggingface等平臺(tái)獲取Animagine XL 3.1的早期版本。這個(gè)開源項(xiàng)目的發(fā)布不僅代表著開發(fā)團(tuán)隊(duì)對(duì)不斷改進(jìn)和創(chuàng)新的承諾,也將為用戶帶來(lái)更多的驚喜和體驗(yàn)。讓我們共同期待Animagine XL 3.1正式版本的到來(lái),為動(dòng)漫圖像生成領(lǐng)域注入更多活力和創(chuàng)新!

模型下載地址:

https://huggingface.co/cagliostrolab/animagine-xl-3.1

在線體驗(yàn)地址:

https://huggingface.co/spaces/cagliostrolab/animagine-xl-3.1

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: AIGC社區(qū)
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