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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。

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。

AI Anime Generator简介 ai Anime Generator，AI二次元动漫图片生成器，利用 AI Anime Generator，你可以通过简单的界面和高效工具轻松进行动漫创作。AI Anime Generator适合所有年龄段的用户，无论你是孩子还是成人，设计都使你能够快速生成高质量的动漫图像。AI Anime Generator支持快速角色设计、场景创建和视觉制作，确保即使是初学者也能迅速入门并享受创作过程。AI Anime Generator功能特征：AI技术轻松创作有了人工智能漫画生成器，创作动画变得前所未有的简单。这一革命性的工具利用先进的人工智能来消除对传统绘图技能的需求。用户只需输入角色描述、情节想法和设置，然后观看人工智能将这些概念转化为充满活力的动漫场景。无论您是经验丰富的动画师还是讲故事的新手，AI Anime Generator 都能帮助每个人在动漫世界中将想象力变为现实。多样的艺术风格：AI Anime Generator 提供多种艺术风格，以满足每个创作者的愿景。从日本漫画的清晰线条和夸张特征，到卡通动画色彩缤纷、富有表现力的色调，AI Anime Generator确保每个故事都能找到完美的视觉表达。创作者可以在风格之间无缝切换或混合元素，以创造独特的美感，增强他们的叙事并吸引观众。正确的风格：选择正确的艺术风格对于动漫创作至关重要。日本漫画风格的特点是情感丰富的人物和动态的动作序列，非常适合充满冒险和情感的故事。相比之下，卡通动画风格强调幽默和奇思妙想，非常适合轻松愉快的叙事。 AI 漫画生成器的多功能性使创作者能够尝试不同的风格，直到找到最能与故事主题和人物产生共鸣的风格。灵活的布局：动画中有效的故事讲述不仅仅依赖于视觉风格；还依赖于视觉风格。它还取决于深思熟虑的布局和面板排列。 AI Anime Generator 提供一系列灵活的布局选项，允许创作者尝试面板尺寸、构图和节奏。无论是制作激烈的动作序列还是亲密的角色互动，创作者都可以利用这些工具来增强漫画的叙事流程和情感影响。打造叙事结构：操纵面板布局的能力对于在动画中制作引人入胜的叙事结构至关重要。例如，使用较大的面板进行戏剧性的展示或使用分开的面板进行同时动作可以增强紧张感和参与度。 AI Anime Generator 使创作者能够快速迭代这些布局，对其进行完善，直到它们完美地配合故事的节奏并增强观众对叙事世界的沉浸感。通过细节增强叙事深度：在动画中，讲故事不仅限于视觉效果，还包括引人入胜的对话和描述性文本，以丰富观众的体验。 AI Anime Generator 允许创作者通过描述性字幕和对话框将迷人的细节无缝集成到他们的场景中。这些元素不仅提供了背景和情感深度，还推动了情节的发展，确保每一帧都对整个故事情节做出有意义的贡献。通过对话增加情感深度：对话是动漫讲故事的有力工具，可以传达角色个性、关系和冲突。 AI Anime Generator 支持创作者制作能够引起观众共鸣的真实对话，从真诚的对话到诙谐的玩笑。通过微调对话的表达和语气，创作者可以唤起所需的情感反应，并丰富观众与角色及其旅程的联系。持续细化和优化：创意是一个迭代的过程，AI动漫生成器有助于漫画场景的不断细化和优化。创作者可以轻松生成场景的多个版本，尝试不同的构图并调整细节，直到达到所需的视觉和叙事效果。该平台直观的编辑工具使创作者能够发展他们的想法并将他们的动漫创作打磨至完美。迭代更新：AI Anime Generator 的迭代方法允许创作者根据反馈和创意见解完善他们的动漫场景。无论是调整角色设计、调整灯光和阴影，还是修改面板布局，创作者都可以灵活地进行迭代，直到每个元素都符合他们的艺术愿景。这种迭代的细化过程确保每个动漫场景不断发展和改进，最终提供精美且有凝聚力的视觉叙事。如何使用AiAnimeGenerator？选择动漫风格：从一系列动漫风格中进行选择来定义动漫作品的视觉美感。选项可能包括传统漫画、赤壁漫画、现实漫画等。选择动漫场景模板：从预先设计的场景模板中进行选择，这些模板可以设置动漫场景的构图和氛围。这些模板提供了一个结构化框架来组织您的叙述和视觉效果。输入故事情节：输入您的动漫故事情节，包括对话、描述和叙事元素。人工智能将使用此文本输入来生成相应的动漫场景和艺术作品。点击“生成”：AI分析您输入的故事情节并自动生成动漫场景和艺术作品。几分钟之内，就会生成您的动画故事，不需手动绘图或动画技能。AiAnimeGenerator常见问题通过我们详细的常见问题解答，了解 AI动漫生成器的完整功能，它引导您轻松创建、定制和增强您的动漫叙事。1、即使我不会画画，也可以使用 AI Anime Generator 创作动漫吗？是的，绝对是！ AI动漫生成器专为绘画技能有限的用户而设计。您可以通过描述角色、故事情节和设置来创建动漫场景。不需要任何艺术能力。2、AI Anime Generator提供哪些动漫艺术风格？AI Anime Generator提供多种动漫艺术风格，包括传统动漫、赤壁、写实漫画等。您可以选择最适合您的叙述和偏好的风格。3、我可以自定义动漫场景的布局和构图吗？是的，你可以。AI Anime Generator提供了自定义动漫场景布局和排列的选项。您可以尝试不同的构图，以增强动画的讲故事效果。4、是否可以在我的动画场景中包含对话和字幕？AI Anime Generator允许您将对话、字幕和描述性文本输入到动漫场景中。5、如果我想在生成动画场景后对其进行细化或调整该怎么办？AI Anime Generator可以灵活地完善和优化您的动漫场景。您可以轻松更新和调整元素，以更好地符合您的创意愿景。6、AI Anime Generator适合经验丰富的创作者和初学者吗？是的，AI Anime Generator可以满足广泛的用户需求。经验丰富的创作者可以简化他们的工作流程并探索新的想法，而初学者可以在不需要高级艺术技能的情况下深入动漫创作。7、我可以分享或发布我用AI Anime Generator创建的动漫场景吗？AI Anime Generator允许您分享和发布您的动漫场景。您可以在线展示您的创作，与朋友分享，甚至在社交媒体平台上发布。8、AI Anime Generator如何工作？AI Anime Generator 使用先进的算法来分析文本输入，例如角色描述、对话和设置。然后它根据这些输入生成相应的动漫场景和艺术作品。9、AI Anime Generator需要特殊软件或下载吗？不需要，AI Anime Generator 通常通过浏览器访问。用户不需要下载软件。

易魔声EmotiVoice简介 易魔声EmotiVoice是一个强大的开源TTS引擎，支持中英文双语，包含2000多种不同的音色，以及特色的情感合成功能，支持合成包含快乐、兴奋、悲伤、愤怒等广泛情感的语音。易魔声EmotiVoice提供一个易于使用的web界面，还有用于批量生成结果的脚本接口。当前的实现侧重于通过提示控制情绪/风格。易魔声EmotiVoice只使用音高、速度、能量和情感作为风格因素，而不使用性别。但是将其更改为样式、音色控制并不复杂，类似于PromptTTS的原始闭源实现。所有用户可免费在开源社区GitHub进行下载使用，并通过提供的 web 界面和批量生成结果的脚本接口实现音色的情感合成与应用。

EmojiGen简介 EmojiGen是一个开源的表情符号生成器。它由 Replicate 上的 fofr/sdxl-emoji 提供支持。可以根据用户任意的文字描述生成新的表情符号，不同用户可以获得完全定制的个性表情符号，用户只需要在输入框中输入一个词或短语，EmojiGen就会立即生成相关的表情符号。EmojiGen，应该是世界上最大的表情符号库（约 25 万表情）,EmojiGen有大量默认的表情符号，分类为“最新”和“特色”两部分。EmojiGen还有个开源项目，为其他开发者提供了参考，并进行二次开发打造出更多优秀的ai应用。可以利用文本提示生成表情。接受用户的提示，生成一个表情。然后，使用Replicate去除背景。用户可以点击下载并添加到Slack。EmojiGen功能：使用AI技术根据文字生成相关的表情符号。提供大量默认表情符号库（约 25 万表情）。用户可以输入任意文字获得自定义表情符号。生成的图片可以下载保存和在聊天软件中使用。

Diffutoon简介 Diffutoon 是一项突破性的卡通着色进步，植根于扩散模型，可将逼真的视频无缝地转变为动漫视觉风格。该方法将卡通着色挑战分解为四个可辨别的方面：风格化、一致性增强、结构指导和着色。其主要卡通着色管道由植根于动漫风格扩散原理的多模块去噪模型推动，拥有令人印象深刻的渲染详细、高分辨率和长时间视频的能力。编辑分支的合并有助于根据提供的提示进行内容操作。通过闪存注意力的战略集成巧妙地缓解了 GPU 内存限制，从而实现高达 1536 x 1536 的分辨率。Diffutoon 能够以动漫风格渲染出细致、高分辨率、以及延长时间的视频。它还可以通过额外的分支编辑内容。Diffutoon 的有效性通过数值指标和人类评估进行评估。值得注意的是，Diffutoon 在我们的实验中超越了开源和闭源基线方法。Diffutoon 的主要功能：将真实感视频转换成各种动漫风格根据用户提示编辑视频内容，例如改变颜色或添加特效。详细保留了光照、头发和姿势等细节，同时保持了与动画风格密切相关的视觉效果。保持视频内容的一致性，避免闪烁和失真。能够生成高分辨率、长时间的视频。Diffutoon 的主要特点：高分辨率输出：Diffutoon 可以处理超高分辨率的视频，使其适合专业级动画和视频项目。一致性增强：它确保跨帧的风格化一致，这对于保持动画序列的视觉连贯性至关重要。可编辑内容：该方法允许根据提示进行内容编辑，为创作过程提供灵活性。结构指导和着色：Diffutoon 结合了结构指导和着色，以增强风格化输出的视觉吸引力和准确性。Diffutoon应用：动画制作：Diffutoon 可用于动画创作，将真人镜头或其他类型的视频转换为动画风格的动画。视频编辑：它能够根据提示编辑视频内容，这使其成为希望将动漫美学融入其项目的视频编辑者的强大工具。创意项目：艺术家和创作者可以使用 Diffutoon 在其视频内容中尝试不同的风格和效果。论文：https://arxiv.org/pdf/2401.16224Github：https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio项目：https://ecnu-cilab.github.io/DiffutoonProjectPage/

ChatNio简介 ChatNio是一个集合了各种流行的模型和服务的一站式平台，支持 Openai，Midjourney，Claude，讯飞星火，Stable Diffusion，DALL·E，ChatGLM，通义千问，腾讯混元，360 智脑，百川 AI，火山方舟，新必应，Gemini，Moonshot 等模型，支持对话分享，自定义预设，云端同步，模型市场，支持弹性计费和订阅计划模式，支持图片解析，支持联网搜索，支持模型缓存，丰富美观的后台管理与仪表盘数据统计。ChatNio核心特性：多模型支持：ChatNio整合了多种顶级AI模型，包括但不限于OpenAI的GPT系列、DALL·E、Midjourney、Claude、ChatGLM、通义千问、腾讯混元等，提供了一站式的AI服务体验。全面的聊天功能：支持Markdown、LaTeX公式、代码高亮、Mermaid图、表格、进度条等，以及直接上传或输入图片的功能，增强了文本交互的丰富性。图像生成与处理：用户可以利用平台进行图像生成、编辑（如想象、放大、变体、重掷操作），支持DALL·E、Midjourney等模型。跨设备同步与分享：对话记忆功能确保用户可以在不同设备上无缝继续对话，且能直接分享对话内容，甚至保存为图片。多端适配与PWA支持：无论是网页、桌面应用还是通过PWA，ChatNio都能提供良好的用户体验。高级功能：包括分布式流式传输、消息菜单操作（重答、复制、编辑、删除）、文件解析（PDF、Office文档、图片等）、联网搜索、AI卡片生成、项目生成器等。计费与服务弹性：采用Token弹性和缓存计费系统，Key中转服务，提供灵活的付费计划，适合个人到企业不同需求。后台管理系统：具备仪表盘、用户管理、公告发布和计费系统，便于运营和管理。技术栈与版本：前端使用React、Radix UI、Tailwind CSS等，后端基于Golang、Gin框架，支持HTTP2、WebSocket等技术，确保高效响应。SEO优化：ChatNio支持 SEO 优化，支持自定义站点名称、站点 logo 等 SEO 优化设置，让搜索引擎爬得更快，让您的站点脱颖而出。多种兑换码系统：ChatNio支持多种兑换码系统，支持礼品码和兑换码，支持批量生成，礼品码适合促销分发，兑换码适合卡销售，对于一种类型的礼品码，一个用户只能兑换一个码，这在一定程度上减少了一个用户在促销活动ChatNio部署:ChatNio 可以通过 Docker 部署，支持在本地或云端环境中运行。用户可以选择使用 Docker Compose 进行一键部署，也可以选择手动编译和安装。该平台还支持 PWA 应用，使得用户可以在多种设备上无缝使用。ChatNio最近动态：根据最新报道，ChatNio 的创始人 zmh 在 15 岁时便成为 CTO，并成功将该项目以数百万元的价格出售。自上线以来，ChatNio 已获得超过 3.2k 的 GitHub Star，并积累了超过 10 万的月活跃用户。

IDM-VTON简介 IDM-VTON是一种先进的虚拟试穿技术，它通过结合视觉编码器和UNet模型来生成高质量的虚拟试穿图像，并且可以通过定制来进一步提高图像的一致性和真实性。IDM-VTON技术特点:高度真实感: 生成的试衣图像细节精细，提供接近现实的试衣体验。复杂背景处理: 在户外或背景复杂的场景中，准确展示衣物试穿效果，保持图像高质量。一致性保持: 在不同人物模型上展示同一件服装时，保持服装细节的一致性。纹理与图案精确再现: 特别擅长捕捉服装的纹理和图案，包括微小装饰。IDM-VTON应用场景:时尚零售: 提供便捷的试衣方式，增强用户体验。个性化服装设计: 为设计师提供新的展示和销售手段。在线试衣间: 为消费者提供虚拟试衣体验。增强现实（AR）试衣体验: 结合AR技术，提供沉浸式试衣体验。IDM-VTON技术优势:用户便利: 用户无需亲自试穿即可预览服装效果。零售商成本节约: 节省实体试衣间的成本，提供多样化试衣体验。设计师反馈: 设计师可以通过虚拟试衣快速获取反馈，优化设计。DM-VTON的定制过程是怎样的？IDM-VTON的定制过程涉及到对模型的微调，以适应特定的服装图像和人物图像。以下是定制IDM-VTON的一般步骤：1、数据准备：收集或准备一个包含服装图像和人物图像的数据集。这些图像应该具有高质量，并且服装图像应该包含复杂的图案和细节。确保数据集中的图像遵循特定的格式和结构，以便于模型的训练和推理。2、模型训练：使用IDM-VTON的训练代码，根据数据集进行模型训练。这通常涉及到设置训练参数，如学习率、批量大小、训练周期等。在训练过程中，模型会学习如何将服装图像映射到人物图像上，同时保持服装的细节和复杂图案。3、模型微调：根据需要，对模型进行微调。这可能包括调整模型的结构、超参数或者训练策略，以提高特定服装图像的生成质量。微调过程中，可以使用特定的服装图像和人物图像对来优化模型的性能。4、评估和优化：使用评估指标（如FID、SSIM、PSNR等）来衡量模型生成的图像质量。根据评估结果，进一步调整模型参数或训练策略，以提高模型的性能。5、部署和应用：将训练好的模型部署到实际应用中，如虚拟试穿系统。在实际应用中，用户可以上传自己的服装图像和人物图像，模型将生成虚拟试穿的图像。6、持续迭代：根据用户反馈和实际应用中的表现，持续迭代和优化模型。可能需要定期收集新的数据集，以适应新的服装样式和趋势。IDM-VTON项目信息项目地址: https://idm-vton.github.io/试玩地址: https://top.aibase.com/tool/idm-vton