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图像风格迁移权威发布_图像风格迁移技术(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

图像风格迁移

如何用Kolors快速转换图像风格嘿，大家好！今天我要和你们分享一个超级酷的工具——Kolors。这个新出的模型配合ipadapter和controlnet，几乎可以实现任何风格的迁移，让你的图片瞬间变得与众不同。什么是Kolors？ Kolors是一个基于深度学习的图像风格迁移工具。它的核心在于使用预训练的神经网络模型，将一种风格迁移到另一种风格上。简单来说，你只需要加载一张风格明确的参考图，然后输入对应的风格提示词和内容提示词，就能快速实现风格的转换。如何使用Kolors？首先，你需要加载一张风格参考图。这张图可以是任何你喜欢的风格，比如油画、水彩、素描等等。然后，输入对应的风格提示词。Kolors模型支持中文提示词，所以你不必再为翻译而烦恼。内容提示词则是根据你自己的需求来输入的。比如说，如果你想让图片中的某个人物更突出，你可以输入一些关键词来强调这个人物。实际操作示例举个例子吧，假设你想把一张写实风格的图片转换成极简插画风。你只需要加载一张极简插画风格的参考图，然后输入相应的风格提示词和内容提示词。这样一来，你的图片就会变成那种简洁又充满设计感的插画风了。小贴士多尝试不同的风格：Kolors的潜力是无限的，多尝试不同的风格组合，你会发现更多有趣的效果。调整参数：有时候，稍微调整一下模型的参数，可以获得更好的效果。保持创意：最重要的是，不要被现有的风格限制住，大胆尝试新的组合和创意。希望这篇文章能帮到你们！如果有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

国内免费AI绘图工具，你用过吗？你还不知道吗？国内也有强大的AI绘画创作工具——通义万相！这是阿里云通义大模型的一部分，今天就来看看它的生图效果吧。𐟑€ ☝️通义万相主要有三大基础功能： 1️⃣ 文本生图：支持八大风格，输入指令（中英文均可），生图效果一般。 2️⃣ 相似图片生成：生图效果不太理想，基本和原图一致，变化不大。创意发散的效果还有待提升。 3️⃣ 图像风格迁移：需上传一张照片和一张风格图，模型将原图处理成指定的风格图。但是只能迁移颜色等较基础的特征，还不能实现更复杂的风格转换。 ✌️此外，通义万相还有一个特殊功能——虚拟模特。这个功能的生图效果有点差强人意𐟤梀♀️，一眼就能看出是假的，进步空间真的很大。𐟘𐟒芊总的来说，通义万相作为一款AI绘画创作模型，虽然目前还有很多需要改进的地方，但相信在未来的版本中，它会变得更强大，更令人期待𐟑𐟒ꣀ‚

国产AIGC工具，办公神器！整理了一些非常好用的国产免费AIGC工具，可以帮助我们提升日常办公效率。以下是详细介绍：聊天类 𐟒슦–‡心一言讯飞星火阿里通义千问写作类 ✍️ 万彩AI 讯飞星火讯飞语记PC端 PPT类 𐟓Š 必优ChatPPT 博思AI白板（支持PPT、流程图、思维导图）图像类 𐟎芩˜🩇Œ通义万相（国产Midjourney）文生图：输入prompt，选择创作风格（水彩、油画、中国画、扁平插画、二次元、素描、3D卡通等）相似图生成：提供一张参考图，生成内容、风格相似的图像风格迁移：将原图处理成类似风格设计类 𐟖Œ️ pixso：可以直接生成设计规范即时AI：根据描述词生成页面（移动端/网页端）视频剪辑类 𐟎动…𞨮蓮𚥽𑊤𘀥𘧧璥ˆ› 绘影字幕万彩微影这些工具都是亲测好用的，赶紧试试吧！

#对比类# 穿越竹林的古风美人，一袭白衣飘飘，宛如画中仙。人工智能从以下几方面改变图像处理的未来：提升处理效率与准确性高效处理：借助高性能计算硬件和优化算法，AI大模型能快速处理大量图像数据，如在安防监控中可实时监测识别异常情况，提高安全防范效率. 精确识别：深度学习使AI可自动提取图像关键特征，精确分类识别，像在医疗影像分析中，能辅助医生准确识别病变细胞、定位病灶，提高诊断效率和准确性. 拓展应用领域医疗领域：AI可辅助医生诊断医学影像，分析病患生理特征以制定个性化治疗方案，还能在手术中实时分析图像，提供导航辅助，降低手术风险，术后也可监测患者康复状况. 艺术设计领域：AI图像生成技术可根据文本描述生成全新图像，为艺术家和设计师提供创作灵感和素材，还能实现图像风格迁移，融合不同风格元素创造独特视觉效果. 工业制造领域：在智能制造中，AI用于产品质量检测和生产线自动化监控，可快速检测缺陷，提高生产效率和产品质量；还能实现图像的智能识别、分类和检索，优化生产流程和供应链管理. 创新图像处理功能图像生成：生成对抗网络等技术可生成逼真的图像和视频，如OpenAI的Dall-E3能将文本转换为高度详细准确的图像，NVIDIA的扩散模型加速技术提高了生成速度和质量. 图像修复：自编码器等深度学习模型可修复损坏或模糊的图像，去除噪声、填补缺失部分，恢复图像细节和完整性，如Magnific.AI等工具可将低分辨率图像提升至高分辨率并增强细节. 图像编辑：如OmniGen模型可通过简单指令完成复杂编辑任务，改变图像中物体颜色、精准提取人物等，还具备指代表达能力和上下文学习推理能力，满足多样化编辑需求. 降低技术门槛与成本简化操作：以悟空图像为代表的新一代专业图像设计软件，集成多种人工智能工具，非专业人员也能快速生成创意作品，降低设计门槛节约成本：AI图像生成和编辑技术可减少对专业摄影师、设计师等人力的依赖，缩短创作周期，降低制作成本，提高经济效益。推动技术融合与创新，多技术融合：AI与大数据、云计算、物联网等技术结合，如结合大数据分析挖掘图像数据价值，为决策提供支持；与云计算结合提供强大的计算资源，实现更复杂的图像处理任务. 跨领域创新：促进计算机视觉、自然语言处理、机器学习等多领域技术的融合与创新，如视觉问答系统需融合图像识别和自然语言理解技术，为用户提供更智能的交互体验.

深度学习入门秘籍𐟓š 想要快速掌握深度学习技术？《Python深度学习从零开始学》这本书将是你的理想选择。这本书从模型和实验入手，带你快速进入深度学习的世界。 𐟓š 本书内容这本书共分为13章，涵盖了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深度学习的环境搭建，深度学习的原理，以及深度学习框架TensorFlow和Keras。此外，还介绍了卷积神经网络、图像识别、情感分析、迁移学习、人脸识别、图像风格迁移和生成对抗网络等知识。 𐟑袀𐟒𛠦œ줹椽œ者宋立桓，IT资深技术专家，腾讯公司腾讯云解决方案架构师。他之前在微软中国有限公司工作，现在专注于云计算、大数据和人工智能。 𐟓– 推荐理由业内大咖强力推荐！包括武汉大学信息管理学院教授卢龙，腾讯云区域解决方案平台部总经理王刚，微软（中国）有限公司首席技术顾问管震，百度智能云华南区解决方案总监黄龙，腾讯云AI应用产品中心总监施明，腾讯云最有价值专家TVP，微软最有价值专家MVP彭爱华，以及亚马逊云科技解决方案架构师王华。 𐟒ᠦœ줹榀路深度学习如何高效入门？有两种主要路径：一种是传统的统计学习方法，通过推公式学数学；另一种是从实验入手，深度学习是一门实验科学。对于想要快速出成果的同学来说，从深度模型入手，以实验为主来学习是比较合适的方法。 𐟑袀𐟎“ 本书读者这本书作为零基础入门书，既适合初学者和技术人员阅读，也适合作为高等院校和培训学校人工智能及相关专业的师生的实训教材。 𐟓… 配套资源本书提供配套示例源码、PPT课件、数据集与答疑服务，打造平滑和兴奋的学习体验。快来加入这场深度学习的奇妙旅程吧！

深度学习毕业设计选题推荐，轻松搞定！ 𐟌Ÿ 深度学习是毕业设计的热门选择深度学习在计算机领域的应用广泛且创新性强，是毕业设计的绝佳选题。如果你还在为选题发愁，不妨考虑以下深度学习的方向和具体题目，供大家参考𐟑‡： 𐟗㯸自然语言处理（NLP）方向 NLP涉及语言的理解和生成，深度学习方法在机器翻译、文本分类等任务中效果显著。 BERT在情感分析中的应用研究基于Transformer的机器翻译系统实现 LSTM在文本生成中的应用与优化利用GPT模型进行智能对话系统的设计与实现 𐟧 计算机视觉方向视觉任务在深度学习中应用广泛，从目标检测到图像生成，选择多样，资源也非常丰富。基于Yolov5的行人检测与跟踪系统 Unet在医学图像分割中的应用研究 GAN在图像风格迁移中的实现与优化基于卷积神经网络的车辆识别与分类 𐟓Š 金融与商业分析方向深度学习算法在金融数据的预测和市场分析中展现了强大的能力。基于深度学习的股票市场趋势预测 LSTM在时间序列分析中的应用：股市预测深度学习在信用卡欺诈检测中的应用 𐟌Ÿ 总结：如何选择适合你的方向？选择你感兴趣的领域，兴趣是最好的老师！确保资源充足，选择一些有较多开源数据集和开源代码支持的方向，可以减少研究的难度。项目不要过于复杂，掌握好难度和规模，适合自己的才是最好的！希望这些建议和选题方向能帮助到你！选择一个适合你的课题，开始深度学习的探索之旅吧！如果你有不懂的地方，随时可以在评论区发送，学长看到后随时回复𐟚€

超分辨率图像处理服务详解 𐟌Ÿ 图像超分辨率重建，简称超分辨率，是一种利用深度学习技术提升图像清晰度的先进方法。我们提供全面的模型工程服务，包括从零开始设计模型到训练、测试，甚至可以远程调试在您的服务器上运行。我们的服务周期通常为两个月，如果使用私用数据集，周期可能会稍长，但我们会尽最大努力按时完成。我们的团队擅长多种图像处理任务，包括但不限于：图像超分辨率图像去雨图像去噪图像去雾水下图像增强遥感图像处理扩散模型图像生成 Transformer模型风格迁移 GAN生成对抗我们提供的模型都是根据具体需求定制的，没有现成的模板。每个模型都是根据您的具体需求量身定做的，确保最佳效果。我们还会提供腾讯会议答疑服务，指导您如何使用我们的模型。我们的服务收费合理，尊重他人的劳动成果非常重要。即使您的基础较弱，只要礼貌待人，我们都会尽力帮助您。所有代码基于PyTorch框架编写，确保稳定性和可扩展性。如果您有任何疑问或需要进一步了解我们的服务，欢迎随时联系我们。

「科研上新」第16期来啦[鼓掌]本期，我们为大家精选了微软亚洲研究院入选「ECCV2024」的6篇论文。第三篇论文聚焦字体特效生成：《FontStudio：用于生成字体特效的形状自适应扩散模型》 AIGC 技术的蓬勃发展使得字体特效生成这一新兴领域引起了广泛关注。该领域与常规图像生成相似，均依赖于用户提供的提示词来创造视觉元素。不同的是，所生成内容的外轮廓需要与用户提供的字符轮廓相似。当涉及多个字符时，还需确保这些字符在风格上的统一性。研究员们发现，现有的生成模型，即便是支持视觉区域条件控制的生成模型，均无法较好地解决字体特效生成任务。这主要是因为这些模型大多针对矩形画布上的视觉生成任务而设计，对于字体特效生成中所需的非规则画布处理显得力不从心。同时，在生成多个字符的过程中，现有的风格迁移算法也难以确保字符间的风格一致性。为了解决这个问题，研究员们提出了 FontStudio 框架。该框架主要包含两个部分：形状自适应扩散模型（SDM）和形状自适应风格迁移（SAET）。其中，形状自适应扩散模型的关键在于将不规则图像的生成问题转化为矩形画布和矩形掩码的生成问题。研究员们通过构建高质量数据集，以文本提示、掩码作为输入，训练条件扩散模型，并引入形状自适应注意力机制，使模型仅在掩码所指定的区域生成提示内容。而图像配套的掩码则由微调的形状自适应解码器（SVD）生成。形状自适应风格迁移会通过在扩散过程中提供噪声先验以及字体特效传递技术，使得已生成的字符特效可以完整、一致地传递到新的字符上。此外，形状自适应风格迁移技术具有通用性，可以方便地应用于其他扩散模型。实验结果显示，相比于当前领域内的其他先进方法。形状自适应扩散模型能够有效提高非矩形画布上的内容生成质量。而形状自适应风格迁移能够更好地保证风格的一致性。用户研究显示，FontStudio 的生成结果在美学（79%胜率）、内容一致性（60%胜率）和字符辨识性上（67%胜率）均优于当前最强的商业产品 Adobe Firefly。论文链接：网页链接项目链接：网页链接

FLUX新招！无IP迁移嘿，大家好！最近我发现了一个超级酷的技巧，忍不住要和大家分享一下！通常我们在ComfyUI里实现风格迁移，都是靠IPAdapter来搞定。但现在，有了FLUX模型的加持，我们可以直接通过RF-Inversion技术来实现风格迁移，而且效果还特别棒！𐟚€ RF-Inversion是一种图像编辑技术，它通过对风格参考图进行逆向采样，完美地把风格融合进去。听起来是不是很炫酷？𐟌Ÿ（如果你对原理感兴趣，可以去看看RF-Inversion的原文）具体步骤如下：首先，安装Fluxtapoz节点。然后，编写提示词并设置参数。最后，根据不同的风格参考图微调参数设置。赶紧试试看吧，期待你们能创作出超棒的作品！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦～𐟘Š

FLUX新招！无IP迁移 𐟎蠦œ€近发现了一个超级酷炫的技巧，赶紧跟大家分享一下！通常在ComfyUI中实现风格迁移需要用到IPAdapter，但现在有了更便捷的方式——RF-Inversion技术，无需IPAdapter也能完美迁移风格。在FLUX模型的加持下，效果非常强悍！𐟌Ÿ RF-Inversion图像编辑技术是通过逆向采样风格参考图的方法，将风格完美融合进去的。如果你对原理感兴趣，可以查看RF-Inversion的原文。步骤如下：安装Fluxtapoz节点；撰写提示词并设置参数；根据不同的风格参考图微调参数设置。赶紧试试看吧，期待看到你们的作品哦！𐟎覜‰问题可以在评论区留言～𐟘Š

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