AI绘画——Lora模型Fake Van Gogh Style(让梵高来画二次元美少女?)

简介: AI绘画——Lora模型Fake Van Gogh Style(让梵高来画二次元美少女?)

模型简介

梵高画二次元美少女?我在做什么美梦

如你所见,这个lora基于梵高的画作进行训练(我并未在数据集中加入任何人像防止造成污染)

出人意料的是,这个lora在手部等细节上表现的相当好

而我简直要爱死这个质感了

玩的开心!

Van Gogh painting 2D beauty girls? What a crazy dream I'm having.

As you can see, this lora was trained on a Van Gogh painting (I didn't add any images to the dataset to prevent contamination)

Surprisingly, the lora is quite good in terms of details such as hands

And I simply love the texture

模型演示

正面tag

masterpiece,bestquality,1girl<lora:VG:0.8>,

负面tag

(worstquality,lowquality:1.4)bad-hands-5EasyNegative

图片

 

正面tag

1. masterpiece,bestquality,1girl,,<lora:VG:1>,solo,ahoge,aircraft,airplane,bird,cloud,cloudy_sky,
2. cross,crown,fighter_jet,
3. flying,gloves,grey_eyes,grey_sky,jet,long_hair,
4. looking_at_viewer,military_vehicle,outdoors,seagull,sky,
5. solo,wings<lora:Liv:0.8>,upperbody,

负面tag

(worstquality,lowquality:1.4)bad-hands-5EasyNegative

图片

相关文章
|
9天前
|
人工智能 安全 测试技术
EXAONE 3.5:LG 推出的开源 AI 模型,采用 RAG 和多步推理能力降低模型的幻觉问题
EXAONE 3.5 是 LG AI 研究院推出的开源 AI 模型,擅长长文本处理,能够有效降低模型幻觉问题。该模型提供 24 亿、78 亿和 320 亿参数的三个版本,支持多步推理和检索增强生成技术,适用于多种应用场景。
57 9
EXAONE 3.5:LG 推出的开源 AI 模型,采用 RAG 和多步推理能力降低模型的幻觉问题
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
SNOOPI:创新 AI 文本到图像生成框架,提升单步扩散模型的效率和性能
SNOOPI是一个创新的AI文本到图像生成框架,通过增强单步扩散模型的指导,显著提升模型性能和控制力。该框架包括PG-SB和NASA两种技术,分别用于增强训练稳定性和整合负面提示。SNOOPI在多个评估指标上超越基线模型,尤其在HPSv2得分达到31.08,成为单步扩散模型的新标杆。
53 10
SNOOPI:创新 AI 文本到图像生成框架,提升单步扩散模型的效率和性能
|
11天前
|
人工智能 搜索推荐 开发者
Aurora:xAI 为 Grok AI 推出新的图像生成模型,xAI Premium 用户可无限制访问
Aurora是xAI为Grok AI助手推出的新图像生成模型,专注于生成高逼真度的图像,特别是在人物和风景图像方面。该模型支持文本到图像的生成,并能处理包括公共人物和版权形象在内的多种图像生成请求。Aurora的可用性因用户等级而异,免费用户每天能生成三张图像,而Premium用户则可享受无限制访问。
53 11
Aurora:xAI 为 Grok AI 推出新的图像生成模型,xAI Premium 用户可无限制访问
|
13天前
|
存储 人工智能 PyTorch
【AI系统】模型转换流程
本文详细介绍了AI模型在不同框架间的转换方法,包括直接转换和规范式转换两种方式。直接转换涉及从源框架直接生成目标框架的模型文件,而规范式转换则通过一个中间标准格式(如ONNX)作为桥梁,实现模型的跨框架迁移。文中还提供了具体的转换流程和技术细节,以及模型转换工具的概览,帮助用户解决训练环境与部署环境不匹配的问题。
32 5
【AI系统】模型转换流程
|
5天前
|
人工智能 自然语言处理 物联网
AI Safeguard联合 CMU,斯坦福提出端侧多模态小模型
随着人工智能的快速发展,多模态大模型(MLLMs)在计算机视觉、自然语言处理和多模态任务中扮演着重要角色。
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
如果能在1分钟内训练出个AI模型,你想要什么?
随着人工智能的技术不断成熟,AI逐渐在各行业内落地,比如:在常见的安防监控领域,我们可以通过人脸识别去抓捕逃犯;在教育领域,我们可以使用OCR识别做拍题识别;在新零售领域,我们通过物体识别判断货品位置和数量;甚至在养猪场,我们都能用AI技术检测养猪的位置及数量。
1836 0
如果能在1分钟内训练出个AI模型,你想要什么?
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
51 10
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势,探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用,以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步,AI模型正从单一走向多样化,从小规模到大规模分布式训练,企业级AI系统设计面临更多挑战,同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性,并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法,共同推动AI技术的发展。
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状与面临的挑战,旨在为读者提供一个全面的视角,了解AI如何改变传统医疗模式,以及这一变革过程中所伴随的技术、伦理和法律问题。通过分析AI技术的优势和局限性,本文旨在促进对AI在医疗领域应用的更深层次理解和讨论。
|
10天前
|
人工智能 缓存 异构计算
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
本文探讨了云原生技术背景下,尤其是Kubernetes和容器技术的发展,对模型推理服务带来的挑战与优化策略。文中详细介绍了Knative的弹性扩展机制,包括HPA和CronHPA,以及针对传统弹性扩展“滞后”问题提出的AHPA(高级弹性预测)。此外,文章重点介绍了Fluid项目,它通过分布式缓存优化了模型加载的I/O操作,显著缩短了推理服务的冷启动时间,特别是在处理大规模并发请求时表现出色。通过实际案例,展示了Fluid在vLLM和Qwen模型推理中的应用效果,证明了其在提高模型推理效率和响应速度方面的优势。
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
下一篇
DataWorks