QAnything AI

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。

LivePortrait简介 LivePortrait，利用AI技术将静态照片转换为视频，展现逼真的面部表情和动作。LivePortrait开源项目来自中国快手科技和复旦大学，使用经过特殊训练的模型，可以将视频或网络摄像头中的动画转换为动画，并将动作转换为图像或照片。LivePortrait 利用基于隐式关键点的框架从单个源图像创建逼真的视频动画。这种方法平衡了计算效率和可控性，使其成为各种应用的实用工具。LivePortrait的Comfyui版本：https://github.com/shadowcz007/comfyui-liveportraitLivePortrait功能征：将静态照片转换为动画视频；生成逼真的面部表情和动作；支持不同风格的动画生成；允许用户上传视频并同步面部动作。提供个性化视频沟通工具，提升沟通效果；LivePortrait 如何生成 AI 内容LivePortrait 的动画过程涉及两个阶段的训练流程：第一阶段：基础模型训练在第一阶段，从头开始训练基础模型。此阶段涉及优化外观提取器（F）、运动提取器(M)、变形模块(W)和解码器(G)。这些组件协同工作，分别从源图像和驾驶视频中提取和合成外观和运动。第二阶段：拼接和重定向模块培训在第二阶段，之前训练的组件被冻结，重点转移到优化拼接和重定向模块。这些模块通过对眼睛和嘴唇等特定面部特征提供更精细的控制来提高动画质量，从而实现更详细和更具表现力的动画。LivePortrait 的主要特点效率和速度：LivePortrait 实现了惊人的生成速度，在使用 PyTorch 的 RTX 4090 GPU 上达到每帧 12.8 毫秒。这种效率使其适合实时应用。高品质动画：通过将训练数据扩展至约6900万个高质量帧并采用混合图像视频训练策略，LivePortrait确保了卓越的动画质量和泛化能力。先进的可控性：拼接和重定向模块可以精确控制面部特征，从而实现详细的动画。用户可以控制眼睛和嘴唇运动的程度，增强生成视频的真实感。多功能性：LivePortrait支持写实、油画、雕塑、3D渲染等多种风格。这种多功能性使其适用于从创意内容到专业视频制作的广泛应用。LivePortrait应用群体内容创作者和影响者：LivePortrait 使内容创作者和影响者能够从单个图像生成高质量的动画视频，通过逼真的动画增强其内容。电影制片人和动画师：专业电影制作人和动画师可以使用 LivePortrait 高效创建逼真的角色动画，从而节省制作过程中的时间和资源。营销人员和广告商：营销人员和广告商可以利用 LivePortrait 制作引人入胜的动态视频广告，通过逼真的动画吸引观众的注意力。教育工作者和电子学习开发人员：教育内容可以通过动画肖像变得更具互动性和吸引力，从而使学习材料对学生更具吸引力。游戏开发商：游戏开发者可以使用 LivePortrait 创建逼真的角色动画，通过逼真的表情和动作增强整体游戏体验。LivePortrait的Comfyui版本：Liveportrait comfyui：https://github.com/shadowcz007/comfyui-liveportrait

Open WebUI简介 Open WebUI，为大模型提供用户友好界面，支持 Ollama 并兼容 Openai API。特色有直观聊天界面、响应式设计。支持代码高亮、Markdown、LaTeX、RAG 集成、网页浏览、预设提示、RLHF 注释、模型管理、多模型和多模态、历史记录管理、语音输入、高级参数调整等。Open WebUI功能特征：直观的界面：我们的聊天界面从 ChatGPT 中汲取灵感，确保用户友好的体验。响应式设计：在桌面和移动设备上享受无缝体验。快速响应：享受快速响应的性能。轻松设置：使用 Docker 或 Kubernetes（kubectl、kustomize 或 helm）无缝安装，获得轻松的体验。代码语法高亮：使用我们的语法高亮功能增强代码可读性。完整的 Markdown 和 LaTeX 支持：通过全面的 Markdown 和 LaTeX 功能提升您的 LLM 体验，以丰富交互。本地 RAG 集成：通过开创性的检索增强生成 （RAG） 支持深入了解聊天交互的未来。此功能将文档交互无缝集成到您的聊天体验中。您可以将文档直接加载到聊天中或将文件添加到文档库中，使用提示符中的命令轻松访问它们。在 alpha 阶段，当我们积极改进和增强此功能以确保最佳性能和可靠性时，可能会偶尔出现问题。#网页浏览功能：使用命令后跟 URL 将网站无缝集成到您的聊天体验中。此功能允许您将 Web 内容直接合并到您的对话中，从而增强互动的丰富性和深度。#提示预设支持：使用聊天输入中的命令立即访问预设提示。毫不费力地加载预定义的对话启动器并加快您的交互速度。通过Open WebUI社区集成轻松导入提示。/RLHF 注释：通过竖起大拇指和竖起大拇指对消息进行评分来增强您的消息，从而促进创建用于人类反馈强化学习 （RLHF） 的数据集。利用您的消息来训练或微调模型，同时确保本地保存数据的机密性。对话标记：轻松分类和定位特定聊天，以便快速参考和简化数据收集。下载/删除模型：直接从 Web UI 轻松下载或删除模型。文件模型创建：通过直接从 Web UI 上传 GGUF 文件，轻松创建 Ollama 模型。简化流程，可选择从您的机器上传或从 Hugging Face 下载 GGUF 文件。多模式支持：在不同的聊天模式之间无缝切换，实现多样化的互动。多模态支持：与支持多模态交互的模型无缝交互，包括图像（例如 LLava）。模型文件生成器：通过 Web UI 轻松创建 Ollama 模型文件。创建和添加角色/代理，自定义聊天元素，并通过Open WebUI社区集成轻松导入模型文件。多模型对话：毫不费力地同时与各种模型互动，利用它们的独特优势获得最佳响应。通过并行利用一组不同的模型来增强您的体验。协作聊天：通过无缝编排群组对话，利用多个模型的集体智慧。使用该命令指定模型，从而在聊天界面中启用动态和多样化的对话。让自己沉浸在编织在聊天环境中的集体智慧中。@OpenAI API 集成：毫不费力地集成与 OpenAI 兼容的 API，以便与 Ollama 模型进行多功能对话。自定义 API 基本 URL 以链接到 LMStudio、Mistral、OpenRouter 等。再生历史访问：轻松重新访问和探索您的整个再生历史。聊天记录：轻松访问和管理您的对话记录。导入/导出聊天记录：无缝地将您的聊天数据移入和移出平台。语音输入支持：通过语音交互与您的模型互动;享受直接与模特交谈的便利。此外，探索在静音 3秒后自动发送语音输入的选项，以获得简化的体验。使用高级参数进行微调控制：通过调整温度等参数和定义系统提示来获得更深层次的控制，以根据您的特定偏好和需求定制对话。外部 Ollama 服务器连接：通过配置环境变量，无缝链接到托管在不同地址上的外部 Ollama 服务器。基于角色的访问控制 （RBAC）：使用受限权限确保安全访问;只有经过授权的个人才能访问您的 Ollama，并且为管理员保留独家模型创建/提取权限。后端反向代理支持：通过Open WebUI后端和Ollama之间的直接通信来增强安全性。此关键功能消除了通过 LAN 公开 Ollama 的需要。从 Web UI 向“/ollama/api”路由发出的请求从后端无缝重定向到 Ollama，从而增强了整体系统的安全性。持续更新：我们致力于通过定期更新和新功能来改进 Open WebUI。

IP-Adapter-FaceID简介 IP-Adapter-FaceID模型利用面部识别模型的面部ID嵌入，可以更准确地捕捉和再现特定人物的面部特征。结合文本描述生成可以生成高度个性化且与原始面部特征一致的图像。意思就是你只要上传几张自己的照片，就能生成你在各种场景下的照片，克隆你的脸。模型地址：https://huggingface.co/h94/IP-Adapter-FaceID在线体验：https://huggingface.co/spaces/multimodalart/Ip-Adapter-FaceIDIP-Adapter-FaceID的主要功能：面部ID嵌入：支持导入面部ID嵌入，生成特定人物图像。图像生成：结合文字描述，可以生成特定人物的不同风格图像。图像控制：用户可以控制生成图像的样式和质量。ID一致性：使用LoRA技术来提高生成图像的ID一致性。IP-Adapter-FaceID用法：1、上传您的脸部照片2、写一个提示，例如：一张戴棒球帽的女性的照片。3、选择生成类型，在几秒钟内生成新图像！IP-Adapter-FaceID局限性：该模型无法实现完美的照片级真实感和 ID 一致性。由于训练数据、基础模型和人脸识别模型的限制，模型的泛化受到限制。

SparkAi系统简介 Sparkai系统演示站入口：https://ai.idcyli.comSparkAi系统演示系统后台：https://ai.idcyli.com/sparkai/admin/#/loginSparkAi系统演示后台账号密码：admin 123456SparkAi系统源码下载：https://pan.baidu.com/s/1_jnAsU_aC_i_mWSjIfyQgw?pwd=vw0oSparkAi系统搭建教程：https://www.sparkaigc.com/33.htmlSparkAi系统搭建配置：https://www.yuque.com/yuqueyonghutq9yt2/ph55oi/ctmn1lg5vz1furqdSparkAi系统使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到本系统！支持大模型4.0、Midjourney绘画、GPT3.5 API绘画、GPT联网功能、绘画广场功能、Prompt功能，后台自定义添加，用户也可自定义添加+实时语音识别输入、用户会员套餐、用户每日签到功能、后台管理、一键更新版本！支持手机电脑不同布局页面自适应。● 支持微信环境静默登录（可开启或关闭）、浏览器微信主动扫码登录、邮箱注册登录、手机注册登录● 【可引流至微信公众号】无认证公众号后台可关闭微信登录功能● 支持GPT3模型、GPT4模型、GPT联网功能● Midjourney专业绘画（全自定义调参）、Midjourney以图生图、Dall-E2绘画● MJ同步官方 Vary 指令 单张图片对比加强 Vary(Strong) | Vary(Subtle)● MJ同步官方 Zoom 指令 单张图片无限缩放 Zoom out 2x | Zoom out 1.5x● Mind思维导图生成● 应用工作台（Prompt）、ai绘画广场● 支持直接对接微信官方支付、易支付、码支付、虎皮椒支付● 自定义聚合套餐、代理分销功能● 风控系统（接入百度API敏感词、自定义敏感词）● 用户签到领取功能● 其他更新功能见：https://www.yuque.com/yuqueyonghutq9yt2/ph55oi/ctmn1lg5vz1furqd SparkAi系统源码授权或搭建如果您想要搭建同款站点或者授权系统源码请添加作者！搭建同款系统，请联系qq：501439094或微信：DjiMain，添加时请备注系统源码授权1、【源码授权】目前售价1388永久授权【您将获得】● 永久免费更新特权、后续的更新将不需要任何费用● 站长专属群● 不限量ip换绑、随时换绑服务器● （自行按照教程搭建配置）2、【搭建一条龙服务】目前2588【您将获得】● 源码授权包含套餐● 一条龙搭建好，永久后期帮系统更新● 服务器环境安装、系统部署、后台支付、微信公众号、MJ对接、COS存储桶、KEY池等等● 作者vip服务、作者专属vip指导、保证您的服务稳定● 适合不会任何技术但节省时间想使用此网站的老板。只需要管理和使用即可，技术全包！● （自备服务器，域名，邮箱，存储桶，mj会员，支付接口等）

MedisGo简介 MedisGo，一款视频在线提取工具，视频解析下载工具，支持流媒体下载 、视频下载 、 m3u8下载 、B站视频下载。MedisGo特点MedisGo支持m3u8视频在线提取工具 流媒体下载m3u8下载。无需抓包：使用软件自带浏览器可以轻松嗅探网页中的视频资源，通过嗅探到的资源列表选择自己想要下载的资源，简单快速。移动播放：可以轻松无缝的在 PC 和移动设备之前切换，下载完成后即可使用手机观看视频。批量下载：支持同时下载多个视频和直播资源，高速带宽不闲置。MedisGo使用方法第1步：在软件的【素材提取】选项中输入网址第2步：随后在下载列表选项就可看到下载链接，如果没有，可以在素材提取中按一下刷新按钮。MedisGo基础设置选择文件夹： 视频下载的路径下载器主题： 支持浅色和深色模式在新窗口中打开浏览器： 开启了之后浏览器页面会独立出一个窗口。下载完成提示： 开启之后下载完成会出现系统提示MedisGo项目在Github已经获得1.6K的stars和201K的下载量，是一款十分火爆的视频解析下载工具。运行MedisGo代码需要 node 和 pnpm，node 需要在官网下载安装，pnpm 可以通过npm i -g pnpm安装。

StreamMultiDiffusion简介 StreamMultiDiffusion，一个使用区域文本提示来实时生成图像的项目，主要用于图像生成和编辑应用。它基于扩散模型在文本到图像合成中的成功，旨在通过减少推理时间和提高生成图像的质量来提高扩散模型的可用性。该方法专注于基于紧密和粗糙区域的生成，以及文本到全景的生成，并且它可以与用户提供的精确分割掩模一起使用，过程涉及基于优化任务的新生成过程，该优化任务将多个扩散路径绑定在一起以进行受控图像生成。也就是你可以通过在多个特定区域内分别输入不同的文本提示来指导ai画图，一个提示负责一个区域，精准控制而且这个过程是交互式的，实时完成，你能立马看到生成效果，非常炸裂。StreamMultiDiffusion主要特性和应用：实时交互式生成：StreamMultiDiffusion 通过基于区域的语义控制实现实时交互式生成，使其适用于各种最终用户应用程序的图像生成和编辑。基于区域的语义控制：该方法可以使用紧密、准确的分割掩模和粗糙掩模，为具有不同图像编辑专业知识水平的用户提供灵活性。文本到全景生成：StreamMultiDiffusion 可用于文本到全景生成，生成具有无缝过渡的高质量全景图像。图像质量优化任务：该方法涉及一个优化任务，将不一致的方向融合到全局去噪步骤中，从而产生高质量的无缝图像。语义调色板：引入了一种新的绘画范式，用户不仅可以绘制颜色，还可以绘制具有特定语义的内容，例如“蓝天”、“绿草”等，从而在创作过程中加入更丰富的意义层次。图像修复和编辑：提供了实时图像修复和编辑功能，用户可以在任何上传的照片或艺术作品上进行绘画，自由修改和美化现有图像。这些优势使 StreamMultiDiffusion 成为适用于各种最终用户应用程序的多功能且强大的工具，在实时图像生成和编辑方面提供可用性和质量。StreamMultiDiffusion实施与整合StreamMultiDiffusion 集成到扩散器中，可以使用特定流程运行。它还为其方法提供了Gradio UI，允许用户通过用户友好的界面与生成过程进行交互。此外，该方法通过网络演示提供空间控制，为用户提供进一步的灵活性和定制选项。StreamMultiDiffusion限制和建议值得注意的是，StreamMultiDiffusion 最适合生成 2048 x 512 的全景景观图像。此外，该方法还针对切片大小和重叠提供了具体建议，以优化速度和图像质量。例如，在 MultiDiffusion 3 的情况下，建议选择 64 - 160 之间的图块大小值和 32 或 48 之间的重叠值。StreamMultiDiffusion作为一款用于实时交互式图像生成和编辑的强大工具，提供基于区域的语义控制、文本到全景生成和空间控制等功能，同时还提供最佳使用建议。

Animagine XL 3.1简介 Animagine XL 3.1，一个开源的文本生成图像动漫模型，通过整合新的数据集，Animagine XL 3.1扩展了对广泛动漫作品和风格的理解，从经典作品到最新发布的动漫，覆盖了从古老到现代的各种艺术风格。Animagine XL 3.1在线体验：https://huggingface.co/spaces/cagliostrolab/animagine-xl-3.1Animagine XL 3.1特点：通过整合新的数据集，Animagine XL 3.1扩展了对广泛动漫作品和风格的理解，从经典作品到最新发布的动漫，覆盖了从古老到现代的各种艺术风格。解决曝光过度问题，提高了生成图像的质量。新增美学标签，更新了质量和年份标签，支持生成特定美感和时代风格的图像。采用标签排序，优化了生成结果的准确性。优化算法和训练过程，使用了2x A100 80GB GPU进行了约350小时的训练，针对性地提升了图像的细节和色彩表现。数据丰富度：该模型预训练使用了一个包含870000张有序且标注的图像的数据集。这些图像覆盖了广泛的动漫角色、风格和主题，从而为模型提供了一个深厚的知识基础。Animagine XL 3.1使用有多种方法可以开始使用此模型：Animagine XL 3.1 在 SeaArt 和 Huggingface 中提前发布。Animagine XL 3.1 已在 Huggingface Spaces 上上线，由 Zero Nvidia A100 GPU 提供支持。Animagine XL 3.1 也将于稍后在其他平台上发布。Animaine XL 3.1许可Animaine XL 3.1基于Animagine XL 3.0，属于Fair AI Public License 1.0-SD许可证，与Stable Diffusion模型的许可证兼容。关键点：修改共享：如果您修改 Animagine XL 3.1，则必须共享您的更改和原始许可证。源代码可访问性：如果您的修改版本可以通过网络访问，请为其他人提供获取源代码的方式（例如下载链接）。这也适用于派生模型。分发条款：任何分发都必须遵循本许可证或具有类似规则的其他许可证。合规性：不合规行为必须在 30 天内解决，以避免许可证终止，强调透明度和遵守开源价值观。