Omni-Zero-Parejas

Creación de retratos de parejas estilizados con cero ejemplos

Producto ComúnImagenAprendizaje profundoGeneración de imágenes

Omni-Zero-Parejas es un modelo de creación de retratos de parejas estilizados con cero ejemplos que utiliza el pipeline de diffusers. Aprovecha la tecnología de aprendizaje profundo para generar retratos de parejas con estilos artísticos específicos sin necesidad de ejemplos de estilo predefinidos. Esta tecnología tiene un amplio potencial de aplicación en la creación artística, la elaboración de regalos personalizados y el entretenimiento digital.

Creación con cero ejemplos: Genera retratos estilizados sin necesidad de ejemplos de estilo predefinidos.
Compatibilidad con múltiples identidades y estilos: Puede procesar retratos con diversas identidades y estilos artísticos.
Integración con HuggingFace Spaces: Los usuarios pueden utilizarlo directamente en HuggingFace Spaces.
Compatibilidad con la plataforma Replicate: El modelo se puede ejecutar en la plataforma Replicate.
Código abierto: Todo el código fuente está disponible públicamente en GitHub para facilitar la contribución y mejora de la comunidad.
Entrada flexible: Permite una entrada flexible de datos a través de scripts como app.py y predict.py.
Actualizaciones continuas: El proyecto se actualiza continuamente para adaptarse a las últimas tecnologías y necesidades de los usuarios.

El público objetivo incluye artistas
diseñadores
fotógrafos
parejas y cualquier persona interesada en la creación de retratos personalizados. Esta tecnología es especialmente adecuada para usuarios que necesitan generar rápidamente retratos con un estilo específico sin dedicar mucho tiempo a ajustes manuales.

Los artistas utilizan Omni-Zero-Parejas para crear obras de arte personalizadas.
Los diseñadores utilizan este modelo para crear retratos de parejas a medida para sus clientes con estilos específicos.
Los fotógrafos lo ofrecen a sus clientes como un servicio de valor añadido tras la sesión fotográfica
aumentando la satisfacción del cliente.

1. Accede a la página del proyecto en GitHub
clona o descarga el código fuente.
2. Asegúrate de tener instalado Python y las bibliotecas necesarias en tu sistema.
3. Instala los paquetes Python necesarios siguiendo las instrucciones del archivo README.md.
4. Prepara la imagen de la pareja que deseas utilizar como entrada.

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Omni-Zero-Parejas Alternativas

Omni-Zero-Parejas — Creación de retratos de parejas estilizados con cero ejemplos

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

SliderSpace — SliderSpace es una técnica para descomponer la capacidad visual de los modelos de difusión, permitiendo un control e interpretabilidad del modelo a través de deslizadores intuitivos.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B es un nuevo marco autorregresivo que unifica la comprensión y la generación multimodales.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

Flex.1-alpha — Un modelo de preentrenamiento para generar imágenes a partir de texto, con 8 mil millones de parámetros y licencia de código abierto Apache 2.0.

Mundos de Frames — Frames es un modelo base de generación de imágenes de alta gama de Runway, que ofrece un control de estilo y una fidelidad visual sin precedentes.

TryOffAnyone — Modelo de aprendizaje profundo para generar imágenes de telas desplegadas a partir de imágenes de personas vestidas.

shou_xin — Modelo de generación de bocetos a lápiz con estilo shou_xin

BooW-VTON — Repositorio de código para entrenar modelos que mejoran el efecto de la prueba virtual de ropa al aire libre.

ControlNets para Stable Diffusion 3.5 Large — Tres modelos ControlNets para Stable Diffusion 3.5 Large

OminiControl — Controlador mínimo y universal para FLUX.1

Qwen2vl-Flux — Modelo de generación de imágenes multimodales avanzado que combina indicaciones de texto y referencias visuales para generar imágenes de alta calidad.

Generador de atuendos FLUX.1-dev LoRA — Modelo de IA para generar imágenes de ropa a partir de texto

IC-Light V2 — Modelo IC-Light basado en Flux, enfocado en la preservación de detalles y el procesado de estilo en imágenes.

sd3.5 — Modelo de inferencia ligero para generar imágenes de alta calidad

Stable Diffusion 3.5 — Poderoso modelo de generación de imágenes

RealAnime — Modelo LoRA basado en Stable Diffusion para generar imágenes de estilo anime realistas.

CogView3-Plus-3B — Modelo de generación de imágenes a partir de texto, compatible con la generación de imágenes de alta resolución.

Open-MAGVIT2 — Proyecto de modelo de generación de imágenes autoregresivo de código abierto

DeepMind — Empresa líder en investigación de inteligencia artificial perteneciente a Google

GenWarp — Genera imágenes desde una nueva perspectiva, manteniendo la información semántica.

DiffusionKit — Herramienta de inferencia de modelos de difusión que se ejecuta en chips Apple Silicon.

AuraFlow v0.3 — Modelo de generación de imágenes a partir de texto de código abierto

x-flux — Conjunto de scripts de entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo

Mann-E Art — Modelo de generación de imágenes basado en Stable Diffusion XL

Filtro de Fotos con IA — Filtro de IA, transforma el estilo de tus fotos con un solo clic

SD3-ControlNet-Canny — Un modelo de aprendizaje profundo para generar imágenes.

SDXL Flash — Modelo de generación de imagen a partir de texto de alto rendimiento