IDM-VTON

Omnivore简介 Omnivore是一个开源的“稍后阅读”应用，它允许用户保存、标记和分享文章，还支持PDF文件和邮件添加文章。Omnivore提供了跨平台应用和浏览器扩展，方便用户在不同设备上使用。用户可以离线访问已保存的内容，并通过Logseq和Obsidian插件将Omnivore集成到他们的工作流程中。项目完全开源，用户可以自由扩展和部署。Omnivore主要功能：保存文章和PDF：使用Omnivore的移动应用和浏览器扩展保存文章和PDF文件，稍后在无干扰的阅读器中阅读。集中管理RSS订阅和新闻简报：将新闻简报直接发送到Omnivore库中，避免分散在多个邮箱中的干扰。组织阅读列表：使用标签、过滤器、规则和全文搜索来组织和管理阅读列表，构建适合自己的系统。添加高亮和笔记：在阅读时高亮显示关键部分并添加笔记，这些标注会永久保存在文章中，随时访问。与知识管理系统同步：Omnivore与Logseq、Obsidian和Notion等个人知识管理系统同步，将所有保存的阅读内容、高亮和笔记整合到一个地方。文本转语音：在iOS应用中使用文本转语音功能，通过逼真的ai语音朗读保存的文章，减轻眼睛疲劳。Omnivore全部功能：标记和笔记：用户可以在文章中高亮显示重要内容并添加笔记，方便以后参考。全文搜索：支持对保存的文章进行全文搜索，快速找到需要的信息。分享功能：用户可以轻松地分享他们保存和标记的内容。键盘导航：全键盘导航，提升使用体验。自动保存进度：在长文章中自动保存阅读位置，方便下次继续阅读。邮件添加文章：通过电子邮件添加新闻简报文章（支持Substack）。PDF支持：支持保存和阅读PDF文件。跨平台应用：提供基于Node.js和TypeScript的Web应用，原生iOS和Android应用，进步型Web应用（PWA）以及浏览器扩展（Chrome、Safari、Firefox和Edge）。标签功能：支持对文章进行标签分类。离线支持：即使在没有网络连接时也能访问已保存的内容。文本转语音：iOS平台上支持将文章转换为语音播放。插件支持：支持Logseq和Obsidian插件，方便用户在这些平台上使用Omnivore的功能。Omnivore支持的平台和扩展：iOSmacOSAndroid（预览版）Chrome扩展Firefox扩展Safari扩展Edge扩展Omnivore技术栈：后端和前端主要使用TypeScript。前端使用Next.js，并托管在Vercel上。数据获取使用SWR，组件样式使用Stitches，页面可读性提升使用Mozilla Readability。iOS应用使用Swift GraphQL生成GraphQL查询，Android应用使用Apollo GraphQL。Docker支持：提供了Docker Compose配置，便于本地开发和自托管部署。部署指南：提供详细的本地开发和自托管部署指南，包括Postgres数据库、API服务和内容抓取微服务的配置。GitHub：https://github.com/omnivore-app/omnivore在线体验：https://omnivore.app/

HandRefiner简介 解决ai图像生成中手部畸形的问题 目前的图像生成模型，再生成图像方面已经非常出色，但在生成人类手部的图像时却常常出现问题，比如手指数量不对或者手形怪异。HandRefiner项目地址：https://github.com/wenquanlu/HandRefiner/HandRefiner论文地址：https://huggingface.co/hr16/ControlNet-HandRefiner-prunedHandRefiner模型下载：https://huggingface.co/hr16/ControlNet-HandRefiner-prunedHandRefiner提出一种方法，在不改变图片其他部分的情况下，修正那些形状不正常的手部图像。 它采用条件修补方法来纠正畸形的手部，可以识别出手部的正确形状和手势，并将这些正确的信息重新应用到原始的错误手部图像上。HandRefiner主要特点：- 精确性：HandRefiner能够精确地识别和修正生成图像中的畸形手部，提供了一种有效的后处理解决方案。- 保持一致性：在修正手部的同时，它保持图像其他部分的一致性，不会影响图像的整体质量。- 利用合成数据：研究中发现了ControlNet中的一个相变现象，这使得HandRefiner能够有效地利用合成数据进行训练，而不会受到真实手和合成手之间域差异的影响。这意味着HandRefiner还能学习很多不同的手的样子，这样无论手有多怪，它都能找到合适的方式来修正。- 适用性：尽管HandRefiner主要针对手部图像，但其基本原理和技术可以适用于其他需要精细修正的图像生成任务。比如这种方法也可以用来修正其他部分，比如脚或者耳朵。HandRefiner工作原理：1、手部识别与重建： 识别问题：首先，HandRefiner识别出生成图像中形状不正常的手部。重建手部：使用手部网格重建模型，HandRefiner根据人手应该有的样子重新画出一个正确的手。它能够重建出正确的手部形状和手势。这得益于模型基于正常手部的训练数据，即使是在畸形的手部图像中也能生成合理的重建结果。2、条件修补： 修补过程：HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，这个深度图包含了关于手部形状和位置的重要信息。集成与修正：然后，这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。HandRefiner会把这个重新画好的手放回原来的画作中，替换掉那个画错的手，但其他部分不动，保持原画的风格和内容。

APISR简介 APISR是一个专注于动漫图像超分辨率的项目，旨在恢复和增强来自现实世界场景的低质量、低分辨率动漫图像和视频源。APISR支持多种上采样因子权重，如2x、4x等，以提高图像和视频的质量。APISR不仅支持动漫图像的超分辨率，还支持动漫视频，通过提升视频中每一帧的清晰度和质量，整个视频的视觉效果也会相应提升。并且用户可以实时与系统交互，根据自定义需求生成图像，强调了其灵感来源于动漫制作，目的是为了提升超高清图像的增强效果。APISR在线演示：huggingface.co/spaces/HikariDawn/APISRComfyUI-APISR：github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-APISRAPISR技术特点：动漫图像和视频的超分辨率处理：APISR是一个专门针对动漫图像和视频的超分辨率工具，旨在通过先进的算法提升图像质量和分辨率。支持多倍放大：APISR提供了灵活的放大选项，支持2倍、4倍等不同级别的放大，以满足用户对高清动漫图像的需求。实时在线转换：利用APISR技术，用户可以通过在线平台快捷上传需要处理的动漫图片或视频，无需等待长时间处理，实现快速高清化。处理真实世界退化图像：特别设计算法来处理现实世界中遇到的各种图像退化问题，如模糊、噪声、压缩伪影等，有效改善动漫图像在实际应用场景中的表现。APISR的应用场景：APISR的应用场景主要集中在动漫爱好者对于高清放大动漫图片和视频的需求上，主要是针对动漫图像和视频的恢复和增强。它能够处理低质量、低分辨率的动漫图像和视频，通过超分辨率增强技术显著提高其分辨率和图像质量，旨在为用户提供更加清晰、高质量的视觉体验。APISR作为一个利用人工智能技术，特别是超分辨率技术，来改善和提升动漫图像及视频质量的工具或软件，通过模拟动漫制作过程中的视觉效果，对现实世界的低质量动漫图像和视频进行处理，以达到更高的视觉效果。

小狐狸AI创作系统简介 小狐狸ai创作系统是一款基于ThinkPHP框架开发的AI问答小程序，它以小狐狸为形象，为用户提供了智能而互动的聊天体验。此外，该系统还集成了全开源的GPT4.0MJ绘画系统AI，使得用户可以使用AI进行绘画创作。小狐狸AI创作系统已上线的功能：1、PC版2、多key轮询3、H5版4、对接公众号5、卡密功能6、ai绘画功能7、角色模拟功能8、4.0接口9、私有知识库（训练）10、多个国内接口小狐狸AI创作系统开发中的功能：1、UI换肤2、windows桌面版3、账号密码登录4、抖音小程序5、其他遗留细节升级小狐狸AI创作系统功能特点系统开源，源码交付，可以自由的进行二次开发长期免费升级，购买享有对一个域名，进行长期免费升级的服务SAAS多开，系统支持无限SAAS多开站点，可以无限进行多开，赚取服务费多个国内接口，已对接百度文心等国内AI接口，更多国内接口正在对接中AI绘画，已完美支持意间和Midjourney绘画接口支持GPT4.0，已对接官方4.0接口完善的分销裂变功能，支持完善的二级分销功能，可以直接进行分销裂变多端支持，PC/H5/小程序多端同步万能创作模型，支持对创作模型进行自定义的添加和修改、删除私有知识库，拥有私有知识库功能，可以对AI进行相应的训练

MimicMotion简介 腾讯和上交大出的，MimicMotion可以生成任意长度、具有任何动作指导的高质量视频生成框架，可以生成细节丰富、逼真的人类动作视频，可以生成任意长度的视频内容，可以对视频内容进行精确控制，包括动作、姿势和视频风格等。类似阿里的通义舞王，但效果看起来比阿里通义舞王好很多，MimicMotion支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。近年来，生成式人工智能在图像生成领域取得了重大进展，催生了多种应用。然而，视频生成在可控性、视频长度、细节丰富度等各方面仍面临相当大的挑战，阻碍了该技术的应用和普及。在这项工作中，我们提出了一种可控视频生成框架，称为 MimicMotion，它可以在任何运动指导下生成任意长度的高质量视频。与以前的方法相比，我们的方法有几个亮点。首先，通过置信感知姿势指导，可以实现时间平滑性，从而可以通过大规模训练数据增强模型的连贯流畅。其次，基于姿态置信度的区域损失放大显着减轻了图像的失真，能够显著减少生成图像中的扭曲和变形。最后，为了生成流畅的长视频，提出了一种渐进式潜在融合策略。通过这种方式，能够在可接受的计算资源消耗下，实现任意长度视频的生成。通过大量的实验和用户研究，MimicMotion 在多个方面比阿里的通义舞王的方法有了明显的改进。MimicMotion代码：https://github.com/Tencent/MimicMotionMimicMotion ComfyUI版本：https://github.com/aiFSH/ComfyUI-MimicMotion

AnyDoor简介 AnyDoor，由香港大学、阿里巴巴和蚂蚁集团联合研发AnyDoor，可以将一张照片上的任何物品传送到另一张图片的世界中。AnyDoor项目地址：https://damo-vilab.github.io/AnyDoor-Page/AnyDoor在线演示地址：https://huggingface.co/spaces/xichenhku/AnyDoor-onlineAnyDoor功能：对象移动：AnyDoor 可以应用于对象移动等花哨的任务。对象交换：AnyDoor 也可以扩展为进行对象交换。虚拟试妆：AnyDoor还可以作为虚拟试妆的简单但强大的基准。它可以保留不同衣服的颜色、图案和纹理，而无需复杂的人工解析。多主体合成:：由于 AnyDoor 具有高度可控性，可将对象放置在给定场景的特定位置，因此很容易扩展到多主题构图。AnyDoor使用场景：在虚拟试穿应用中，用户可以将选定的衣物快速定制到自己的照片中。在物体移动应用中，用户可以将目标物体从一张照片移动到另一张照片中的指定位置。在设计领域中，用户可以将自己设计的家具或装饰品定制到不同的室内场景中，以获得更直观的效果预览。AnyDoor是一种基于扩散的图像生成器，能够以和谐的方式将目标物体传送到用户指定位置的新场景。 我们的模型不是为每个对象调整参数，而是只训练一次，并在推理阶段毫不费力地泛化到不同的对象-场景组合。 如此具有挑战性的零样本设置需要对特定物体进行充分的表征。为此，我们用细节特征来补充常用的身份特征，这些特征经过精心设计，以保持纹理细节，同时允许多种局部变化（例如，照明、方向、姿势等），支持物体与不同环境的有利融合。 我们进一步建议从视频数据集中借用知识，在那里我们可以观察到单个物体的各种形式（即沿时间轴），从而实现更强的模型泛化性和鲁棒性。大量的实验证明了我们的方法优于现有的替代方案，以及它在实际应用中的巨大潜力，如虚拟试妆和物体移动。

Jan.ai简介 Jan.ai，桌面客户端是 ChatGPT 的替代品，可在您自己的计算机上运行，并带有本地 API 服务器。Jan 附带了本地优先、AI 原生和跨平台扩展框架。从本质上讲，Jan 是一个跨平台、本地优先和 AI 原生框架，可用于构建任何内容。开发人员可以扩展和自定义从功能到 UI 再到品牌的所有内容。事实上，Jan 目前的主要功能实际上是作为扩展构建在这个框架之上的。Jan 将数据存储在本地文件系统中。您的数据永远不会离开您的计算机。您可以自由删除、导出、迁移数据，甚至可以迁移到其他平台。Jan.ai特征：兼容开源模型（通过 llama.cpp 的 GGUF、通过 TensorRT-LLM 的 TensorRT 和远程 API)兼容大多数操作系统：Windows、Mac、Linux，通过 llama.cpp 进行 GPU 加速以开放文件格式存储数据本地 API 服务器模式可通过扩展进行定制还有更多在路线图中。加入我们的 Discord 并告诉我们您想看什么！为什么选择Jan？我们相信需要一个开源的人工智能生态系统。我们专注于构建基础设施、工具和自定义模型，使开源 AI 能够在与专有产品公平的竞争环境中竞争。Jan 支持通用架构：Nvidia GPU（快速）Apple M 系列（快速）苹果英特尔Linux Debian的视窗 x64

CustomNet简介 CustomNet旨在更好地将指定物品的图片融合到新生成的图片中，并确保原物品的样式和纹理细节得以还原。这项技术给商品图融合带来了一线生机。在文本到图像的生成过程中，将自定义对象纳入图像生成是一个极具吸引力的功能。然而，现有的基于优化和基于编码器的方法都存在一些缺陷，如优化耗时长、标识保存不足以及复制粘贴效应普遍存在等。为了克服这些局限性，我们引入了 CustomNet，这是一种新颖的对象定制方法，它将三维新颖视图合成功能明确纳入对象定制流程。这种整合有助于调整空间位置关系和视角，在有效保留对象特征的同时产生多样化的输出。此外，我们还引入了微妙的设计，通过文本描述或特定的用户自定义图像实现位置控制和灵活的背景控制，克服了现有三维新颖视图合成方法的局限性。我们还进一步利用数据集构建管道，更好地处理现实世界中的物体和复杂背景。有了这些设计，我们的方法无需进行测试时间优化就能实现零镜头对象定制，同时提供对位置、视点和背景的控制。因此，我们的自定义网络可确保增强的身份保护，并生成多样、和谐的输出。CustomNet 能够在一个统一的框架内同时控制视角、位置和背景，从而在有效保留物体特征和纹理细节的同时，实现和谐的定制图像生成。背景生成可以通过文本描述（"生成 "分支）或提供特定的用户自定义图像（"合成 "分支）来控制。