让AI绘图动起来并走进现实——LoRA模型-3D - Anagly

简介: 让AI绘图动起来并走进现实——LoRA模型-3D - Anagly

AI绘图动起来并走进现实——LoRA模型-3D - Ana

这是什么?预览图像看起来很糟糕!

这是一个LoRA,由Elldreth和TheAlly构思和训练,它产生一致的,可用的3D浮雕图像,没有任何插件或扩展,或昂贵的耳机*。只需启用LoRA,将强度设置为1,并像往常一样提示。

如果你没有3D浮雕眼镜,是的,图像会看起来很糟糕!

什么是浮雕图像?

浮雕图像是一种3D图像,它使用颜色来创造深度的错觉。这张图片是由同一张图片的两个略微不同的版本组成的,一个是红色的,一个是蓝色的。要看到完整的3D效果,你需要戴上一副浮雕眼镜,它有一个红色的镜片和一个蓝色的镜片。

这种眼镜可以让你看到两个不同版本的图像,你的大脑将它们融合在一起,创造出一种深度感。这两幅图像使用红色和蓝色的原理是,红色和蓝色是光谱中距离最远的颜色,因此可以提供最大的对比,从而产生更明显的3D效果。

*浮雕眼镜很便宜,可以在亚马逊和其他零售商上买到。

我可以不戴眼镜看这些图片吗?

这里有一个基本的浮雕查看器。这将允许你预览一些深度的图像。

注意事项!

虽然这个LoRA可以始终如一地产生优秀的结果,但它会输出3D效果似乎不起作用的图像,有时会产生不连贯的结果。这是实验!和所有稳定扩散代一样,种子也有运气的成分——请重新滚动。

有些模式可能比其他模式更好!我们已经测试了一些主要的模型,我们自己的Lucid和Churned混合,收到积极的结果。它似乎不太适合NAI和Anything v3,但与Berry's Mix表现良好。

雇佣修复似乎要么减少3D效果,或产生在图像质量的损失-小心。

还要注意,此模型的示例图像旨在让您了解模型的能力,并演示深度效果的可能性,不一定是100%可复制的——由于我的Web UI的设置。

你可以在Automatic1111的SD UI上使用深度地图脚本插件来创建anaglyphs,它做得更好!但我认为LoRA和提示对许多人来说比复杂的扩展更容易访问。

相关文章
|
4天前
|
人工智能
AniDoc:蚂蚁集团开源 2D 动画上色 AI 模型,基于视频扩散模型自动将草图序列转换成彩色动画,保持动画的连贯性
AniDoc 是一款基于视频扩散模型的 2D 动画上色 AI 模型,能够自动将草图序列转换为彩色动画。该模型通过对应匹配技术和背景增强策略,实现了色彩和风格的准确传递,适用于动画制作、游戏开发和数字艺术创作等多个领域。
55 16
AniDoc:蚂蚁集团开源 2D 动画上色 AI 模型,基于视频扩散模型自动将草图序列转换成彩色动画,保持动画的连贯性
|
14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。
65 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
|
16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。
57 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
|
16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。
56 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
|
17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。
35 5
【AI系统】模型转换流程
|
17天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】模型转换基本介绍
模型转换技术旨在解决深度学习模型在不同框架间的兼容性问题,通过格式转换和图优化,将训练框架生成的模型适配到推理框架中,实现高效部署。这一过程涉及模型格式转换、计算图优化、算子统一及输入输出支持等多个环节,确保模型能在特定硬件上快速、准确地运行。推理引擎作为核心组件,通过优化阶段和运行阶段,实现模型的加载、优化和高效执行。面对不同框架的模型文件格式和网络结构,推理引擎需具备高度的灵活性和兼容性,以支持多样化的应用场景。
41 4
【AI系统】模型转换基本介绍
|
17天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】模型剪枝
本文概述了模型剪枝的概念、方法及流程,旨在通过移除神经网络中冗余或不重要的参数,实现模型规模的减小和效率的提升。剪枝不仅有助于降低模型的存储和计算需求,还能增强模型的泛化能力。文章详细介绍了剪枝的定义、分类、不同阶段的剪枝流程,以及多种剪枝算法,如基于参数重要性的方法、结构化剪枝、动态剪枝和基于优化算法的全局剪枝策略。通过这些方法,可以在保持模型性能的同时,显著提高模型的计算速度和部署灵活性。
28 2
【AI系统】模型剪枝
|
9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。
64 10
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
12月14日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·湖南大学站圆满结营。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
|
14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