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Stability AI 推出图像提升增强工具:Creative Upscaler
可以将图像升级到4k分辨率,并创造以前没有的新细节和赋予图像新生命。
主要功能:
1、分辨率提升:将图像升级到4K分辨率,无论原始图像的大小如何。
2、细节创造:不仅放大图像,还能“幻想”出原始图像中不存在的新细节,通过结合输入图像与文本提示,创造出清晰、高质量的图像效果。
3、创造力调整:用户可以调整创造力水平,让AI在保持接近原始图像的基础上,创造出更多或更少的新细节。高创造力设置允许升级器创造出原本不存在的新细节。
4、面向高质量转换:适用于将低质量图像完全重新想象、转换为高分辨率杰作,提供更锐利的细节和更逼真的纹理。
5、原始图像保留:较低的创造力设置可以保留更多原始图像的特征,适用于需要细腻处理的场景。
7、生命注入:可以为平淡无奇的渲染带来生命,通过创意升级器增强图像,使其显得更有吸引力。
8、独特的AI技术应用:与大多数AI升级器不同,Creative Upscaler结合文本提示和图像,创造出原本不存在的新细节,为图像赋予新的生命和可能性。
体验:https://creator.nightcafe.studio/stability-ai-creative-upscaler
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YOLOv9:实时对象检测,能够快速准确地在图像或视频中识别和定位多个对象。与之前的YOLO系列模型相比,YOLOv9在不牺牲性能的前提下实现模型的轻量化,同时保持更高的准确率和效率。主要功能:YOLOv9的核心功能是实时对象检测,它能够快速准确地识别和定位图像中的多个对象。这包括但不限于人、车辆、动物等多种类别的对象。YOLOv9特别适用于需要高性能实时处理的应用场景,如视频监控、自动驾驶汽车、机器人视觉系统等。1、对象检测: YOLOv9能够在单个图像中识别多种对象,并给出它们的位置和分类。2、实时性能: 设计上考虑到了速度和准确性的平衡,使得YOLOv9适合实时对象检测任务。3、适用于各种规模模型: 通过提出的技术,YOLOv9可以应用于从轻量级到大型的各种深度学习模型中。技术创新:可编程梯度信息(PGI):YOLOv9引入了可编程梯度信息(PGI)的概念,旨在解决深度神经网络中数据传输过程中的信息丢失问题。通过PGI,模型能够在保持输入数据完整性的同时,有效地传递梯度信息,从而提高学习效率和模型性能。广义高效层聚合网络(GELAN):YOLOv9设计了一种新的轻量级网络架构GELAN,该架构基于梯度路径规划,优化了网络的参数利用率和计算效率。GELAN通过改进的网络结构,使得YOLOv9在保持轻量级的同时,达到了更高的准确度和更快的处理速度。工作原理:YOLOv9的工作原理建立在先前YOLO系列模型的基础上,通过一次性分析整个图像来预测对象的位置和类别。主要步骤包括:1、图像预处理:输入的图像首先被缩放和标准化,以适应网络的输入要求。2、特征提取:图像通过GELAN网络进行前馈传播,网络通过多层卷积、池化和激活函数提取图像的特征。3、梯度信息传递:PGI技术确保在特征提取过程中,关键的梯度信息得以保留和有效传递,从而提高检测的准确性。4、对象检测:网络输出层对提取的特征进行分析,预测图像中每个对象的边界框、类别和置信度。5、后处理:最后,通过非极大值抑制(NMS)等技术处理网络的输出,去除重叠的边界框,最终得到对象的检测结果。GitHub:https://github.com/WongKinYiu/yolov9…论文:https://arxiv.org/abs/2402.13616