🌐 大模型从追赶时髦发展为真正实用,成为提效的关键手段。
🌈 应对风格化场景:该方法不仅局限于真实场景,还能应对风格化场景的挑战,通过文本提示如“水彩夜街”和“未来夜城”展示创造力和适应能力。
数据质量将使性能提升10倍。
2023年,我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进,例如Song等人的原始一致性模型论文,以及最近的LCM。(另外,对抗扩散蒸馏。)我们已经开始看到使用这些想法的项目,例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像,在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
格力,品牌达人孵化失败案例