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Un metodo per trasferire lo stile da un insieme di immagini a un oggetto 3D. L'aspetto della texture di un asset viene ottimizzato con un renderer differenziabile in una pipeline basata su perdite utilizzando reti neurali profonde preaddestrate. Più specificamente, utilizziamo una perdita di corrispondenza delle caratteristiche del vicino più vicino con CLIP-ResNet50 per estrarre lo stile dalle immagini. Mostriamo che una perdita di stile basata su CLIP fornisce un aspetto diverso rispetto a una perdita basata su VGG concentrandosi maggiormente sulla texture rispetto alle forme geometriche. Inoltre, estendiamo la perdita per supportare più immagini e consentiamo il controllo basato sulla perdita sulla tavolozza dei colori combinato con l'estrazione automatica della tavolozza dei colori dalle immagini di stile.

Un colab de difusión de texto a imagen con características adicionales: interpolación de indicaciones, múltiples indicaciones por lote, nombramiento de salida de letra, diseño de cuadrícula automático, prefijos de indicación, opciones de código de inicio aleatorio (compartido o diferente por muestra en lote)

New improved Kandinsky 2.1 inherits best practicies from Dall-E 2 and Latent diffusion, while introducing some new ideas. As text and image encoder it uses CLIP model and diffusion image prior (mapping) between latent spaces of CLIP modalities. This approach increases the visual performance of the model and unveils new horizons in blending images and text-guided image manipulation. नया और बेहतर Kandinsky 2.1 Dall-E 2 और Latent diffusion से सर्वश्रेष्ठ अभ्यास अनुभवों को अपनाता है, जबकि कुछ नए विचारों को पेश करता है। टेक्स्ट और छवि एनकोडर के रूप में यह CLIP मॉडल और CLIP मॉडलिटी के लेटेंट स्थानों के बीच डिफ्यूजन छवि प्राथमिकता (मैपिंग) का उपयोग करता है। यह दृश्य प्रदर्शन को बढ़ाता है और छवि और टेक्स्ट-गाइडेड छवि परिवर्तन में नए क्षेत्रों को उजागर करता है।

Una implementazione semplice per generare N immagini interpolate (cioè le immagini intermedie) tra più prompt di testo + più seed, costruita sopra il notebook Stable Diffusion di [pharmapsychotic](https://colab.research.google.com/github/pharmapsychotic/ai-notebooks/blob/main/pharmapsychotic_Stable_Diffusion.ipynb#scrollTo=DeqQ7pt1zdI7).

ReDraw transforma il tuo smartphone in una telecamera neuronale, disegna immagini uniche, nuove forme e colori, partendo da una foto. ReDraw è l'applicazione di arte AI più avanzata al mondo grazie alla potenza delle reti avversarie generative, che coinvolge sia l'elaborazione locale che cloud.

Create NSFW images using text on the online web platform.

Stable Diffusion texte-to-image et image-to-image synthèse

Generando animación y imágenes pixeladas basadas en el texto proporcionado.