Ces dernières années, l'intelligence artificielle a connu des progrès fulgurants, obtenant des résultats remarquables dans le domaine de la génération d'images. Cependant, la plupart des modèles peinent à capturer avec précision les traits physiques et les préférences esthétiques des Chinois lorsqu'ils génèrent des portraits. C'est pourquoi le modèle d'intelligence artificielle AWPortraitCN, basé sur FLUX.1-dev, a vu le jour. Ce modèle se concentre sur la génération d'images de portraits plus fidèles à l'apparence et à l'esthétique chinoises.
Le modèle AWPortraitCN a été entraîné sur de nombreux types d'images de portraits, incluant des portraits en intérieur et en extérieur, des photos de mode et des photos de studio. Il possède donc une forte capacité de généralisation et s'adapte à différents contextes d'application. Comparé à d'autres modèles, AWPortraitCN offre une représentation plus fine et réaliste de la qualité de la peau, répondant ainsi aux exigences de qualité des utilisateurs en matière d'images de portraits.
AWPortraitCN est conçu pour viser un rendu d'image source plus réaliste. Les utilisateurs peuvent l'associer au workflow AWPortraitSR pour améliorer encore la qualité de l'image et obtenir des portraits de haute qualité et détaillés, répondant aux besoins de différents contextes et styles.
Le modèle AWPortraitCN est facile à utiliser. Les utilisateurs n'ont pas besoin de définir de mots clés supplémentaires ; il suffit de définir le poids LoRA recommandé entre 0,9 et 1 pour une application aisée. Actuellement, les utilisateurs peuvent tester ce modèle en ligne via la plateforme Shakker AI, pour générer facilement et rapidement des images de portraits de haute qualité.
La publication du modèle AWPortraitCN représente non seulement une innovation dans le domaine de la génération de portraits, mais aussi une étape importante dans la promotion de l'open source et de la science ouverte. Ce modèle vise à démocratiser l'intelligence artificielle, permettant à un plus grand nombre d'utilisateurs d'utiliser des techniques de traitement d'image avancées pour créer leurs propres œuvres d'art.
Adresse du modèle : https://huggingface.co/Shakker-Labs/AWPortraitCN