小互日报-1 月 23 日
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1️⃣
SCEPTER：由阿里巴巴开发的，一个专为生成模型设计的开源框架。
用于训练、微调和推理生成模型，涵盖诸如图像生成、转换、编辑等下游任务。
专门用于支持和简化图像生成、合成和编辑任务的开发，包括从文本到图像的生成和高级图像编辑技术。
1、任务支持：
文本到图像生成：
支持将文本描述转换为相应的图像。例如，根据描述自动生成图像内容。
可控图像合成：
能够在图像生成过程中控制特定的属性或特征。
图像编辑（待完成）：
将支持对生成的图像进行编辑和修改。
2、训练/推理：
支持多种分布式训练方法，这些是深度学习训练的不同技术，用于有效处理大量数据和模型。具体包括：DDP（Distributed Data Parallel）：分布式数据并行。
FSDP（Fully Sharded Data Parallel）：完全分片数据并行。
FairScale：一个用于提高训练效率的库。
Xformers：针对特定类型的模型优化的变压器。
3、部署：
提供了一个完整的解决方案，包括数据管理、训练和推理，使得整个过程从准备数据到训练和使用模型更加方便。
4、当前支持的方法：
包括对一些特定的生成方法的支持：稳定扩散系列（Stable Diffusion v1.5/v2.1/XL）：一种用于图像生成的方法，特别适用于生成高质量、细节丰富的图像。
SCEdit：一种高效且可控的图像扩散生成方法，用于图像合成和编辑。
2️⃣
Runway Multi Motion Brush混合运动笔刷教程
Multi Motion Brush用于精确控制运动的工具。允许你在图像上使用不同的笔刷来控制图像各个部分的运动状态。
你可以选择不同的笔刷来添加或改变图像中的动作，每种笔刷都有自己独特的效果。
具体步骤：
1、启动Gen-2并选择图像提示： 在RunwayML中打开Gen-2功能，并从图像提示开始。
2、点击“动作画笔”按钮： 访问动作画布上的五种不同笔刷，每种笔刷都可以独立控制。
3、笔刷效果可视化： 所有的画笔笔触都将在画布上显示。在每个笔刷编号旁边，会有代表该笔刷如何影响运动的图标。
4、笔触的独立性： 不同的笔刷笔触不能组合在一起；在画布上刷过另一个笔触会替换它。
5、使用橡皮擦工具： 橡皮擦工具将擦除擦除区域中的所有笔触。
6、调整画笔值： 点击笔刷编号按钮可以调整任何画笔的值。
3️⃣
vx. dev：http://v0.dev 的开源替代品
vx. dev与GitHub无缝集成，你只需在GitHub上提交一个新的Issue，vx. dev就可以你的需求生成React、Vue或Svelte等UI代码。
支持用户自定义代码生成模式，生成的代码通过拉取请求呈现，方便用户查看和修改。
特别适合需要快速生成高质量UI代码的开发者。
vx. dev功能特点：
1、GitHub集成：vx. dev与GitHub无缝集成，生成的代码存储在GitHu
b上，天然
具备版本控制、代码审查和协作特性。可以自动同步GitHub仓库的数据和更改，无需手动操作。还可以使用私有仓库来仅对合作者可见的代码生成结果。
2、AI代码生成： 利用GPT-4等先进的AI模型，vx. dev能根据用户在GitHub Issue中的描述自动生成代码。
3、多样化的UI支持： 支持生成基于不同前端框架（如React、Vue、Svelte）的用户界面代码。结合shadcn/ui和Tailwind CSS，可以生成高质量、美观的UI代码。
4、定制化和灵活性： 用户可以根据自己的需求定制代码生成模式，使得生成的代码更符合个人或项目的特定需求。
5、成本效益： 提供了一种成本效益高的解决方案，尤其是在使用GPT-4进行代码生成时，可以有效控制API成本。
6、即时预览和反馈： 生成的代码通过拉取请求呈现，用户可以即时预览并根据需要提供反馈。也可以将这个代码与你喜欢的代码部署平台集成，比如Vercel或Netlify，这样就可以快速看到UI的实际效果。
7、代码审查支持： 支持通过代码审查机制对生成的代码进行精确修改和迭代。
8、配额管理： 提供配额管理功能，允许用户根据需要设定对不同用户或团队的使用限制。
4️⃣
RPG-DiffusionMaster：利用LLM优化SD文本到图像的转换过程
RPG利用大语言模型来更好地理解和分解生成图像的文字提示，把一幅图像分解成不同的部分或区域。
然后对每个部分都根据理解的相应文本提示来生成图像，最后合成为一个符合你预期要求的图像。
该框架无需额外的模型训练，可直接使用。
RPG框架的主要功能：
1、多模态重标记：
将简单的文本提示转换为更具描述性和详细性的提示。
目的是提高生成图像的质量和与文本的语义对齐程度。
2、思维链规划：
将复杂的图像生成任务分解为多个简单的子任务。
在图像空间中划分为互补的子区域，每个子区域对应一个特定的子任务。
3、补充区域扩散：
在非重叠的子区域中独立生成图像内容。
将这些内容合并，创建一幅完整的复合图像。
4、高分辨率图像生成：能够生成超高分辨率的图像。
5、多样化应用：支持多种扩散模型，包括SDXL和SD v1.4/1.5等，兼容不同的MLLM架构。这使得RPG在复杂图像生成和精确图像编辑方面具有更高的灵活性和准确性。
6、RPG-DiffusionMaster不仅支持专有的大语言模型，如GPT-4、Gemini PRO等，还支持开源模型，如miniGPT-4，提供了更广泛的应用可能性。
由于使用先进的大型语言模型，该框架可以直接应用于文本到图像的转换任务，无需进行额外的模型训练。
举例解释：
比如，你的提示词是：“我想要一幅画，画里有一只大象在草地上玩足球。”
RPG框架是怎么工作的呢？
1、多模态重标记：
RPG框架通过多模态重标记将您的描述变得更加详细和具体。这不仅包括询问更多细节（如大象的颜色、草地的状态、天气情况等），还涉及对文本提示进行深入的分析和理解，以便更准确地捕捉要生成的图像的细节。
比如，它会问：“这只大象是什么颜色的？草地是绿色的还是黄色的？是晴天还是阴天？”这样，它就能更好地理解你的想法。
2、思维链规划：
RPG框架利用思维链规划将图像分解为多个部分。它会根据描述中的不同元素（如大象、草地、天空）规划出图像的各个区域，并分别处理这些区域，确保每个部分都符合描述且相互协调。
例如：它会把这幅画分成几个部分来画。先画大象，再画草地，最后画天空。这样一步一步来，可以确保每个部分都画得很好，而且互不干扰。
3、合并成一幅完整的画（补充区域扩散）：最后，通过补充区域扩散，将这些单独绘制的部分合并成一幅完整的画。这一步骤确保最终图像的每个部分都无缝融合，形成一个统一且与描述高度一致的完整场景。
实验结果：
1、高度准确的图像生成：RPG框架能够根据复杂的文本描述生成高度准确和详细的图像。它在处理包含多个对象、属性和关系的场景时表现出色，生成的图像与文本描述高度一致。
2、优于现有技术：与现有的文本到图像模型（如DALL-E 3和SDXL）相比，RPG框架展现了更好的性能。特别是在处理多元素组合和文本-图像语义对齐方面，RPG框架显示出显著的优势。
3、灵活性和广泛的适用性：实验表明，RPG框架能够与不同的多模态大型语言模型（如GPT-4）和扩散模型（如ControlNet）兼容。这使得RPG框架能够应用于多种不同的图像生成场景。
4、质量和细节的提升：生成的图像不仅在视觉上吸引人，而且细节丰富，这对于艺术创作、设计和娱乐等领域尤为重要。RPG框架还能够处理复杂的交互和环境，生成的图像在构图和细节方面都表现优秀。
RPG框架的实验结果表明，它是一个强大且灵活的工具，能够将复杂的文本描述转化为高质量的图像，适用于广泛的应用场景。
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