Illustrious – 开源文本到图像生成模型,专注于生成高质量动漫风格图像

Illustrious项目简介

Illustrious是开源的文本到图像动漫图像生成模型,是Onoma AI Research推出的。基于优化批量大小、dropout控制、训练图像分辨率和多级标题等关键方法,实现高分辨率、动态色域和高还原能力的图像生成。模型在动画风格的表现上超越如Stable Diffusion XL和其他一些广泛使用的动漫图像生成模型,并支持易于定制和个性化的开源特性。

Illustrious – 开源文本到图像生成模型,专注于生成高质量动漫风格图像

Illustrious优势介绍

文本到图像生成:将文本描述转换成高质量的动漫风格图像。

高分辨率图像:生成超过20MP的高分辨率图像,保持角色解剖学的准确性。

动态色域:基于提示控制颜色和亮度,生成具有动态色域的图像。

多级标题:用自然语言和标签为图像分配多个标题,更好地控制和描述生成的图像。

模型改进:基于批量大小和dropout控制优化学习过程,提高模型的可控性和生成能力。

Illustrious详细报告

基于Stable Diffusion XL架构:用改进的U-Net和Transformer架构,结合CLIP ViT-L和OpenCLIP ViT-bigG双文本编码器。

控制Token和Dropout:基于精细控制batch size和dropout,优化模型的学习速度和可控性。

训练分辨率提升:增加训练图像的分辨率,更准确地描绘角色解剖学。

多级标题的应用:覆盖所有标签和各种自然语言标题,提高模型对文本描述的理解。

数据预处理和增强:对Danbooru数据集进行预处理,解决性别分布不平衡、标签结构问题和高分辨率图像问题。

对比学习和弱概率Dropout Tokens:基于对比学习和弱概率Dropout Tokens提高模型对特定概念的理解。

Illustrious的项目地址

HuggingFace模型库:https://huggingface.co/OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2409.19946

Illustrious主要应用

艺术创作与设计:艺术家和设计师生成动漫风格的图像,用在插画、概念艺术、游戏设计等领域。

内容创作:内容创作者快速生成图像,用于社交媒体、博客文章、电子书或视频内容的插图。

娱乐产业:在动画和游戏产业中,辅助角色设计和场景构建,提供初步的视觉概念。

广告与营销:营销人员设计广告图像,快速生成吸引眼球的营销材料。

教育与培训:在教育领域,作为教学工具,帮助学生理解动漫艺术和图像生成技术。

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