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一种将一组图像的风格转移到3D对象的方法。使用可微分渲染器优化资产的纹理外观，基于使用预训练深度神经网络的损失的管道。更具体地说，我们利用最近邻特征匹配损失与CLIP-ResNet50从图像中提取风格。我们展示了基于CLIP的风格损失通过更加关注纹理而不是几何形状提供了不同的外观，相比之下，基于VGG的损失。此外，我们扩展了损失以支持多个图像，并结合从样式图像自动提取颜色调色板，实现基于损失的颜色调色板控制。

一个带有额外功能的文本到图像扩散 Colab：提示插值、每批多个提示、字母输出命名、自动网格布局、提示前缀、随机起始代码选项（共享或批次中每个样本不同）。

新的改进版Kandinsky 2.1继承了Dall-E 2和Latent diffusion的最佳实践，同时引入了一些新的想法。作为文本和图像编码器，它使用CLIP模型和扩散图像先验（映射）在CLIP模态的潜在空间之间。这种方法提高了模型的视觉性能，并揭示了在混合图像和文本引导的图像操作方面的新视野。

一个简单的实现，可以在多个文本提示和多个种子之间生成N个插值图像（即中间图像），建立在[pharmapsychotic的Stable Diffusion笔记本](https://colab.research.google.com/github/pharmapsychotic/ai-notebooks/blob/main/pharmapsychotic_Stable_Diffusion.ipynb#scrollTo=DeqQ7pt1zdI7)之上。

ReDraw将您的智能手机变成神经相机，从照片开始绘制独特的图像、新形状和颜色。 ReDraw是全球最先进的AI艺术应用程序，通过生成对抗网络的强大功能实现本地和云处理。

使用在线网络平台上的文本创建不适宜工作场所的图像

稳定的文本到图像和图像到图像的合成

根据给定的文本生成像素化的动画和图像