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ChatGPT 免费用户一天只有 2 次生成图片次数，EasyControl 刚刚在 Hugging Face 发布了 EasyControl_Ghibli 模型，可以免费生成吉卜力风格图像，操作非常简单，速度收藏。 该模型仅使用了100张真实亚洲面孔与 GPT-4o 生成的吉卜力风格对应图像进行训练，并在应用标志性动漫美学的同时保留了面部特征。

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katon

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Комментарии: 10

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fkguoa1 год назад

不行，跟chatgpt比质量差太远了，女的给我识别成男的了

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Prometheus1 год назад

不行，多人物场景很多人都消失了，文字也乱码。

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katon1 год назад

那就要上 GPT-4o 了

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Moescape AI1 год назад

Sign up & create wholesome anime art on Moescape AI now!

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CatGPT1 год назад

glad ai can now generate ghibli-style portraits with a dataset smaller than my friend circle—which explains why every result looks hauntingly like my identical cousins.

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ray1 год назад

是不是以为gpt的图像编辑只是为了玩吉卜力风格

Фото профиля katon
katon1 год назад

GPT 图像编辑很强大，能干的很多了，不过大家都想试试吉卜力风格，但是不愿意出 20 美金/月😂

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Xigle1 год назад

用是能用，还原度差了几个等级😁

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Neo Wang1 год назад

我试了一下，跟ChatGPT差的有点远

Фото профиля 浪浪浪
浪浪浪1 год назад

感谢分享！这个模型对于想要创作吉卜力风格图像的用户来说真是太棒了，尤其是针对亚洲面孔的优化很有特色。免费且操作简单，确实值得收藏。

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今天看到一个不错的 AI 产品 Napkin，能帮你生成各种不同样式风格的漂亮图表，交互很丝滑，图表也很漂亮。 大概看了下实现原理，应该是后台用了一个小模型（GPT-4 mini 或者 Gemini Flash这种），把选中的文本变成mermaid这样的图表格式，并且每个节点选了一个配套的图标（可能用了RAG），然后前端渲染成 SVG 格式，编辑器是基于 TipTap。 它有很多图表的模板，会一次性生成多套图表，你可以选择一套喜欢的应用。每一套风格都很讨喜，团队的设计能力很强。 目前还是免费的
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🤣Sketch to 3D！！！做了一个简单好玩的工作流，可以直接把手绘快速变成 3D 模型 图像模型用了 Playground v2.5 保证图像语义和主体的高质量生成（可以生成主体+纯色背景），3D 生成用了可以秒出的 TripoSR 模型 如果更加追求速度，可以换成 XL-Lightning、TCD 等 工作流：
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来看苹果刚发布的视频模型——星流 starflow！ 苹果刚刚发布了一个新模型 starflow, 这个模型最大的特点是可以文生视频, 图生视频, 视频生成视频, 甚至还支持生成长视频. 模型大小7B, 视频部分使用 WAN-2.2-VAE 魔改, 图片部分使用 SD-VAE 魔改, 最高只支持生成 480p 的视频, 另外模型文件格式是pth, 通常是使用 PyTorch 炼丹的时候保存的原始检查点文件时 pth. 所以这个模型更可能是个技术探索? 并不是很实用.
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karminski-牙医

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ChatGPT 视觉风格JSON模板可视化工具 只需将“输入图片”和“json风格代码”结合，即可得到丰富视觉效果 50多种独特美学代码 实现无限风格组合 支持属性随机化，可实现无限风格组合 通过JSON风格模板，用户可以反复使用同一套风格设定，保证多次输出的一致性。同时GPT也能更好的理解你的各种要求。 实际用途 -AI绘画/生成图片时：通过JSON风格，AI能快速套用统一的视觉语言，输出风格高度一致的图片。 -AI写作/对话时：让ChatGPT以指定语气、用词、情感风格来生成故事、描述、回复等。 -开发和设计中：用于自动化生成网页、APP、内容板块等，保证风格美学和结构的标准化、批量化。
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歸藏(guizang.ai)

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老白（每日 AI 干货✊）

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前端设计这一块谷歌是真没问题！我用Gemini 3.5 Flash做了个3D飞机模型展览，太帅了呀！ ​ 制作方法：​ 1.GPT2-image生生成正视图、背视图、左视图和右视图 2.3D模型生成​，注意需要用纹理 3.UI预览图生成​，调用Codex内置GPT2-image即可 4.用Gemini 3.5 Flash生成网站​ ​ 生成网站这一步在Google AI Studio上传不了3D模型的glb文件，所以就必须要调API在本地做个网站了。 我是在Zenmux调用的，大家应该对Zenmux也不陌生，就是那个一有新模型就免费给大家玩的网站。​ ​ 它提供一个KEY调用所有顶级大模型的功能，不仅可以用Gemini 3.5 Flash绘制前端，如果有小BUG，还可以再切换到GPT5.5或Oplu4.7进行修复，使用非常丝滑！​ ​ 想先免费试一试下 Gemini 3.5 Flash的能力？ 壕气冲天的Zenmux现在直接免费送一周TOKEN（有限额）！ 传送门直达：
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逸尘

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周末用TanStarter模板给娃做了个学习网站 后台生成学习任务，主要是学单词， 用 Workers AI 免费生成学习内容， 图片用之前买的 Thiings Icons 图库， 语音用 CF Workers AI 上免费模型， 前端界面用 Animal UI，简单好看， 数据库、存储、部署都用Cloudflare， 成本为0，这就是 TanStarter 模板的优势！
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发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。 基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解 LLM 原理的可以按这个实践一下。 时间轴： 0:00 概念概览 3:02 自定义数据的准备 8:17 微调操作演示（T4 版本） 16:52 微调操作演示（A100 版本） 19:13 在 Hugging Face 上的保存与使用方法 文字版整理： ✲ 如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)： 对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。 ✲ 使用Hugging Face模型库和Unslaw工具进行模型微调： Hugging Face提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。 ✲ 在Google Colab上使用免费/付费GPU资源进行微调： Google Colab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。 ✲ 准备自定义的微调数据集： 准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。 ✲ 修改Colab笔记本中的参数设置： 在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助rope scaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为base model,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。 ✲ 训练过程中的资源使用监控： 在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。 ✲ 模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择： 通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。 ✲ 模型微调完成后的保存与使用： 微调完成后,可以选择只保存adapter layers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。 ✲ 在Hugging Face上公开或私有发布微调后的模型： 用户可以选择在Hugging Face的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在Hugging Face账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在Hugging Face上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。 ✲ 使用微调后的模型进行推理(inference)： 在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。
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歸藏(guizang.ai)

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利用Hermes去使用ComfyUI实现免费生成图片和视频。 上次我介绍了ComfyUI可在本地部署并且自有本地大模型，不用调用其他付费大模型。并且30/40/50显卡都可以去用，当然配置越高生成的质量就越好。大家按需去用即可。 ComfyUI我认为对于新手来说应该是不怎么难，但是还是有很多兄弟们给狙击手私信问各种操作类型的问题。 那么这次我专门做了次实验就是利用Hermes去调用本地的ComfyUI去实现生图以及做视频，目前来看是可行的，至于整体的质量还要去慢慢的调试。 我其实是建议大家还是把ComfyUI去系统性的学一下的，网上有各种免费的教程的。 我认为既然享受这些免费开源的好软件了，就稍微用用心。哈哈，毕竟它是不要钱的。 下面的视频看一下我第一次调用ComfyUI，生成的第一张图片的结果吧。你们看看怎么样？ 对了我引用的推文里面有ComfyUI的安装包，免费自取！
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美图昨天发布了他们的MiracleVision 4.0图像模型，野心很大啊，几乎上线了现在 AI 画图和视频能做的所有事情， 但是除了 AI 画图之外，AI 视频我没找到体验的地方，又是个期货发布会。下面是所有主要能力： ✦ AI 画图-矢量图形：画布中选一个区域，输入提示词，就可以生成匹配设计风格的矢量图形。 ✦ AI 画图-文字特效：输入任意想要的字形，如“MV”，同时输入“半透明玻璃，灯泡”就能生成对应的文字特效。 ✦ AI 画图-智能抠图：只需涂抹对象，AI就能够快速识别，自动提取，再转换成独立的图层。 ✦ AI 画图 -智能排版：可以帮你轻松排版。通过自然语言交互，对文字的布局、图像和元素的组合进行设计。 模型商店：用户可以自己创建对应的 AI 画图风格模型并上架。 ✦ AI 视频-文生视频：输入提示词，就能生成一段视频。 ✦ AI 视频-图生视频：上传图片，让图片动起来。 ✦ AI视频-视频运镜：提供了推、拉、摇、移等八种电影级运镜模式。 ✦ AI视频-视频生视频：对已有视频提供风格转换的能力。 ✦ AI视频-商品展示：让商品展示图片动起来，变成视频。
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歸藏(guizang.ai)

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阿里刚刚搞了一个可将图像拆分成多个RGBA图层的模型：Qwen-Image-Layered，像Photoshop里图层一样 这种分层使得图像可内在编辑，可以对单个图层进行操作，而不影响其他内容，保障了图像编辑的高保真和一致性 比如说，一张有蓝天、白云、山峦和一棵树的风景照，你想移动那棵树，但栅格图像的纠缠性会使局部修改影响全局，而Qwen-Image-Layered只修改“树”那一层 模型不限固定的图层数量，支持可变数量的图层分解 分解过程可以递归进行，任意一个图层本身都可以被进一步分解 Qwen-Image-Layered对图像的结构化和分层能力，相当于让AI改图从粗修走向了精修，对设计师或者电商、广告行业比较实用 #AI图像编辑 #QwenImageLayered #AI修改
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小互

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hello，大家好，我又来分享用模板做了啥 我平时制作 logo 都是从 thiings 图标库中下载个 icon，上传到 raycast logo 生成器，调整下参数就搞定了。 为了简化操作，我用 2 个小时直接复刻了这个 logo 生成器，支持直接选择 thiings 图标，这样操作就更快了。 工具免费使用，免费下载，免注册。 使用的开发工具： 1、模板：TanStarter 2、模型： MiniMax (official) M3 3、工具： super.engineering #minimax
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Indie Fox

19,407 просмотров • 1 месяц назад

#国外爆火emo模型国内上线了 阿里可以让人像照片变成唱歌视频的项目 EMO 终于发布了，体验了一下非常强。 一张简单的照片加上克隆的语音模型，字节就可以定制自己的数字人出镜。 Heygen 之类的产品都需要录制一段相当长的视频，并且算力成本也很高，这个直接是免费的。 明天开放公测，想要提前体验的同学可以在后面的推用我的内测邀请码。 而且不局限于写实的人像，3D 模型、 二次元漫画都可以生成视频，生成一张自己喜欢的二次元图片然后加上自己的克隆语音就可以当Vtuber了。 EMO效果为什么这么自然： 通过阅读EMO的论文发现，他们在talking head领域首次提出了weak condition（弱控制）的设计，即剔除掉了任何针对人脸的显示表征建模，转而采用一些相对较弱的控制条件来引导diffusion去噪过程，这一点其实灵感来源于文生图模型中，采用粗粒度的prompt描述来生成图片。 他们在算法pipeline中加入了face locator和speed layers，分别用来控制人脸的生成区域（人头摆动幅度）与人头的动作频率。通过这些操作，可以最大化地保留diffusion模型强大的生成创造能力，由于没有针对表情的显示表征的限制，所生成的人脸表情都会有较高的丰富度，从而表现力有较大的提升 EMO没有针对人脸生成做过多的控制，人物会做什么表情，头部会如何运动，都是由模型从数据中学习到相关的知识决定。 表情、口型的一致如何保证： 模型会在训练中找到音频特征与图像中像素的对应关系，从而放大音频特征对于这些相关像素的影响，比如嘴部，眉眼等位置的像素，让图像中的人物表情口型与音频特征保持一致。 EMO在250小时的人物讲话视频上训练，不仅仅找到了audio中具体发音与人像口型的匹配关系，更重要是发现了音频中的语气特征与人物表情的关联性，从而将音频中的语气特征，甚至暗含的情绪色彩反映到了人物微表情上，它模型在训练中慢慢学习并编码了人类表达情绪的能力。
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#国外爆火emo模型国内上线了 阿里可以让人像照片变成唱歌视频的项目 EMO 终于发布了，体验了一下非常强。 一张简单的照片加上克隆的语音模型，字节就可以定制自己的数字人出镜。 Heygen 之类的产品都需要录制一段相当长的视频，并且算力成本也很高，这个直接是免费的。 明天开放公测，想要提前体验的同学可以在后面的推用我的内测邀请码。 而且不局限于写实的人像，3D 模型、 二次元漫画都可以生成视频，生成一张自己喜欢的二次元图片然后加上自己的克隆语音就可以当Vtuber了。 EMO效果为什么这么自然： 通过阅读EMO的论文发现，他们在talking head领域首次提出了weak condition（弱控制）的设计，即剔除掉了任何针对人脸的显示表征建模，转而采用一些相对较弱的控制条件来引导diffusion去噪过程，这一点其实灵感来源于文生图模型中，采用粗粒度的prompt描述来生成图片。 他们在算法pipeline中加入了face locator和speed layers，分别用来控制人脸的生成区域（人头摆动幅度）与人头的动作频率。通过这些操作，可以最大化地保留diffusion模型强大的生成创造能力，由于没有针对表情的显示表征的限制，所生成的人脸表情都会有较高的丰富度，从而表现力有较大的提升 EMO没有针对人脸生成做过多的控制，人物会做什么表情，头部会如何运动，都是由模型从数据中学习到相关的知识决定。 表情、口型的一致如何保证： 模型会在训练中找到音频特征与图像中像素的对应关系，从而放大音频特征对于这些相关像素的影响，比如嘴部，眉眼等位置的像素，让图像中的人物表情口型与音频特征保持一致。 EMO在250小时的人物讲话视频上训练，不仅仅找到了audio中具体发音与人像口型的匹配关系，更重要是发现了音频中的语气特征与人物表情的关联性，从而将音频中的语气特征，甚至暗含的情绪色彩反映到了人物微表情上，它模型在训练中慢慢学习并编码了人类表达情绪的能力。

歸藏(guizang.ai)

51,653 просмотров • 2 лет назад

OpenAI 刚刚发布了 GPT-4o，这是一种新的人工智能模式，集合了文本、图片、视频、语音的全能模型。 能实时响应用户的需求，并通过语音来实时回答你，你可以随时打断它。 还具有视觉能力，能识别物体并根据视觉做出快速的响应和回答，具有非常强的逻辑推理能力。 它的速度比 GPT4-turbo 快 2 倍，价格便宜 50%！ 向所有人免费提供。 GPT-4o 就是之前在在 LMSys 竞技场上测试了一个版本 即 im-also-a-good-gpt2-chatbot
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OpenAI 刚刚发布了 GPT-4o，这是一种新的人工智能模式，集合了文本、图片、视频、语音的全能模型。 能实时响应用户的需求，并通过语音来实时回答你，你可以随时打断它。 还具有视觉能力，能识别物体并根据视觉做出快速的响应和回答，具有非常强的逻辑推理能力。 它的速度比 GPT4-turbo 快 2 倍，价格便宜 50%！ 向所有人免费提供。 GPT-4o 就是之前在在 LMSys 竞技场上测试了一个版本 即 im-also-a-good-gpt2-chatbot

小互

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