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Cadre de génération d'images à partir de texte, haute résolution et haute efficacité

Produit OrdinaireImageTexte vers imageHaute résolution

Sana est un cadre de génération d'images à partir de texte développé par NVIDIA, capable de générer efficacement des images jusqu'à une résolution de 4096×4096 pixels. Sa rapidité et ses capacités de forte cohérence texte-image permettent son déploiement même sur les GPU de portables. Il s'agit d'un modèle basé sur une transformation de diffusion linéaire (modèle génératif texte-image), doté de 1648 millions de paramètres, spécialement conçu pour générer des images multi-échelles de base 1024px. Les principaux avantages du modèle Sana incluent la génération d'images haute résolution, une vitesse de synthèse rapide et une forte cohérence texte-image. Le modèle Sana est basé sur un code source ouvert disponible sur GitHub sous licence CC BY-NC-SA 4.0.

• Génération d'images haute résolution : capable de générer des images jusqu'à 4096×4096 pixels.
• Vitesse de synthèse rapide : déploiement rapide possible même sur les GPU de portables.
• Alignement texte-image : les images générées correspondent étroitement à la description textuelle fournie.
• Génération d'images multi-échelles : prend en charge la génération d'images multi-échelles basées sur 1024px.
• Code source ouvert : le code source est disponible sur GitHub
facilitant la recherche et la personnalisation.
• Modèle pré-entraîné : utilise un encodeur de texte pré-entraîné fixe et un encodeur de caractéristiques latentes spatialement compressées.
• À des fins de recherche : principalement utilisé dans le domaine de la recherche
notamment pour la génération d'œuvres d'art et les outils pédagogiques.
• Déploiement sécurisé : permet un déploiement sécurisé des modèles potentiellement générateurs de contenus préjudiciables.

Le public cible est constitué de chercheurs
de designers
d'artistes et d'éducateurs. Les chercheurs peuvent utiliser le modèle Sana pour mener des recherches dans le domaine de la génération d'images
explorer les limites et les biais des modèles génératifs ; les designers et les artistes peuvent l'utiliser pour générer et modifier des images afin d'assister leur processus de création ; les éducateurs peuvent l'utiliser comme outil pédagogique pour aider les étudiants à comprendre les techniques de génération d'images.

Exemple 1 : Des chercheurs utilisent le modèle Sana pour générer des œuvres d'art dans un style spécifique
afin d'analyser et de comparer les résultats de différentes techniques de génération d'images.
Exemple 2 : Un designer utilise le modèle Sana pour générer rapidement des esquisses de conception
améliorant ainsi son efficacité.
Exemple 3 : Un éducateur présente en classe des images générées par le modèle Sana pour initier les élèves à l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine de la génération d'images.

1. Accédez au dépôt GitHub du modèle Sana
téléchargez et installez le code et les dépendances nécessaires.
2. Configurez l'environnement et les paramètres selon les instructions de la documentation
et préparez l'invite textuelle.
3. Utilisez le modèle Sana pour générer des images

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Sana_600M_512px — Framework de génération d'images à partir de texte, haute résolution et haute efficacité

Sana_1600M_1024px_Multilingue — Modèle de génération d'images à partir de texte, haute résolution et multilingue

Sana_1600M_512px_MultiLing — Modèle de génération d'images à partir de texte, haute résolution et multilingue

Sana — Cadre de synthèse d'images haute résolution hautement efficace

CogView4 — CogView4 est un modèle de génération d'images à partir de texte haute résolution prenant en charge le chinois et l'anglais.

Flex.1-alpha — Modèle pré-entraîné de génération d'images à partir de texte, doté de 8 milliards de paramètres et sous licence open source Apache 2.0.

Sana-1.6B — Transformateur de diffusion linéaire pour la synthèse d'images haute résolution

sd3.5 — Modèle d'inférence léger pour la génération d'images de haute qualité.

Meissonic — Modèle de synthèse d'image à partir de texte haute résolution

OpenFLUX.1 — Modèle de génération d'images à partir de texte, open source

CogView3 — Système de génération d'images à partir de texte basé sur la diffusion en cascade

FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha — Modèle de génération d'image à partir de texte avancé.

AuraFlow — Modèle de génération d'images à partir de texte, open source et basé sur le flux.

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SDXL-Lightning — Génère des images haute résolution en une seule étape

Taiyi-Diffusion-XL — Modèle de génération d'images à partir de texte bilingue open source

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l1m — Une API proxy utilisée pour extraire des données structurées à partir de texte et d'images, implémentée à l'aide de LLM.

Proxy Lite — Proxy Lite est un modèle de langage visuel (VLM) open source de 3 milliards de paramètres, axé sur les tâches d'automatisation Web.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) est un framework permettant d'améliorer les performances d'inférence des grands modèles de langage.

OpenManus — OpenManus est un projet d'agent intelligent open source utilisable sans code d'invitation.

CocoIndex — CocoIndex est un moteur d'indexation de données open source, prenant en charge la logique de conversion personnalisée et les mises à jour incrémentielles.

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Aya Vision 32B — Aya Vision 32B est un modèle de langage visuel multilingue adapté à de multiples usages, tels que l'OCR, la description d'images et le raisonnement visuel.