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हाल ही में, एक नामक विधि MangaNinja अधिक ध्यान आकर्षित कर रही है, जिसमें केवल लाइन कला और संदर्भ चित्र इनपुट करने की आवश्यकता होती है, ताकि संदर्भ चित्र के आधार पर लक्षित लाइन कला को रंग भरा जा सके। यह तकनीक विस्तार मॉडल पर आधारित है, जो संदर्भ चित्रों के मार्गदर्शन में लाइन कला रंगाई पर केंद्रित है, जिससे रंगाई की सटीकता और इंटरैक्टिव नियंत्रण क्षमता में काफी सुधार हुआ है। शोध टीम ने दो नवाचार डिज़ाइन के माध्यम से चरित्र के विवरण के सटीक संचरण को सुनिश्चित किया। पहले, उन्होंने संदर्भ रंगीन चित्र और लक्षित लाइन कला के बीच संबंध सीखने को बढ़ावा देने के लिए एक पैच पुनर्व्यवस्था मॉड्यूल पेश किया। दूसरे, उन्होंने बिंदु संचालित...

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, बाइटडांस के वाणिज्यिक तकनीकी टीम के नवीनतम उपलब्धि अनंत मॉडल, अपनी उत्कृष्ट प्रदर्शन और अभिनव तकनीक के साथ, आत्म-लौटने वाली टेक्स्ट-से-इमेज क्षेत्र का नया राजा बन गया है। यह नया ओपन-सोर्स मॉडल न केवल चित्र उत्पन्न करने की गुणवत्ता में स्टेबल डिफ्यूजन 3 से परे है, बल्कि अनुमानित गति में भी महत्वपूर्ण लाभ प्रदर्शित करता है। अनंत मॉडल का मुख्य नवाचार बिटवाइज टोकन के आत्म-लौटने वाले ढांचे का उपयोग करना है, जो अगले स्तर के रिज़ॉल्यूशन के +1 या -1 की भविष्यवाणी करके बनता है।

हाल ही में, शोधकर्ताओं ने एक अभिनव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रणाली - DiffSensei विकसित की है, जो स्वचालित रूप से लिखित कहानियों को कॉमिक शैली में बदल सकती है। यह प्रणाली न केवल पात्रों की उपस्थिति की स्थिरता बनाए रख सकती है, बल्कि कॉमिक पृष्ठ के लेआउट को भी नियंत्रित कर सकती है, जो कॉमिक निर्माण के क्षेत्र में एआई की विशाल संभावनाओं को प्रदर्शित करता है। यह परियोजना बीजिंग विश्वविद्यालय, शंघाई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला और नानयांग टेक्नोलॉजिकल विश्वविद्यालय द्वारा संयुक्त रूप से विकसित की गई है, जिसमें विस्तार मॉडल और बड़े भाषा मॉडल को जोड़ा गया है, जिसका उद्देश्य कॉमिक निर्माण में दृश्य और कथा तत्वों को संभालना है। DiffSensei का प्रदर्शन करने के लिए