核心内容摘要
‌负载��模拟：弹性伸缩测试��
你是否还在为无法得到自己心中想要的画面发愁直到现在 ai 生成的图片也会有很多槽点比如文字乱码想在 T 恤上印「LOVE」结果出来的是 ℒℴ 外星文放大一看全是伪笔画又或者是常识错误猫耳朵长到头顶正中间汽车轮子比车身还大咖啡杯没有底物理老师沉默生物老师落泪除了这些还有风格漂移乱打光影甚至多写几句它又自动忽略后半截像跟健忘症患者对话。
但是现在由 AIDC-AI 团队发布了 Ovis-Image 模型解决了大部分问题它采用多尺度 Transformer 编码器与自回归生成架构在高分辨率图像生成、细节表现及多风格适配能力上表现卓越。
优化了噪声采样和 classifier-free guidance 技术使 Ovis-Image 能够在 1024x1024 分辨率下生成自然、连贯、细节丰富的图像并且可以生成各种不同的风格图片从写实到动漫、从科幻到中古风多风格泛化能力极强。
更可夸的是它的可控生成能力强可以通过 Guidance Scale、采样步数、分辨率与随机种子实现精细可控生成也就是说不怕同样的描述生成两张几乎一样的图片。
无论对于长期使用的设计者还是想短暂使用生图的普通人都可以用 Ovis-Image 做出自己真正想要的图片。
教程链接https://go.openbayes.com/GvGzD使用云平台: OpenBayeshttp://openbayes.com/console/signup?rsony_0m6v首先点击「公共教程」找到「 Ovis-Image高质量图像生成模型」单击打开。
页面跳转后点击右上角「克隆」将该教程克隆至自己的容器中。
在当前页面中看到的算力资源均可以在平台一键选择使用。
平台会默认选配好原教程所使用的算力资源、镜像版本不需要再进行手动选择。
点击「继续执行」等待分配资源。
若显示「Bad Gateway」这表示模型正在加载中请等待约
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使用步骤如下效果展示开始学习https://go.openbayes.com/GvGzD