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Vercel昨晚推出了 AI SDK 3.0 ，其中这个生成UI的功能太强了，比之前的V0进步非常大。
比如下面这个演示，可以生成股票交易中的所有可交互组件。感觉很快会有在聊天机器人中展示自动生成组件的产品。
这里试试：网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
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文档：https://iztro.com
体验：https://ziwei.pub
📄搭建好之后你可以获得如图展示的效果，如果想知道这些数据代表什么意思，可以查看文档
紫微斗数是中国古代的一种算命术数，通常认为可用于性格推演、子女教育、职业规划、社交谈资、择偶等
LayerDiffusion 这个可以直接生成透明背景图片的项目已经可以在forge的扩展上使用了，试了一下确实非常牛批。#ai画图#
不仅支持直接生成透明的图片元素，还支持在已有图片上生成跟环境融合的透明图片，这个就可以做很多事情了。
不得不怀疑老哥只支持forge是为了推广他的项目，哈哈
forge是WebUI的一个分支操作逻辑和交互完全跟Web UI一样不过进行了一些底层修改，让生成速度更快，插件运行时会自动下载模型。
你可以在这里下载LayerDiffusion扩展：网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
不仅支持直接生成透明的图片元素，还支持在已有图片上生成跟环境融合的透明图片，这个就可以做很多事情了。
不得不怀疑老哥只支持forge是为了推广他的项目，哈哈
forge是WebUI的一个分支操作逻辑和交互完全跟Web UI一样不过进行了一些底层修改，让生成速度更快，插件运行时会自动下载模型。
你可以在这里下载LayerDiffusion扩展：网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
这个真不错，TCD 模型解决了 LCM 模型由于多步采样中累积的错误导致的图像细节丢失和性能下降的问题。#ai画图#
可以快速生成图片，并且保证生成图片的质量和细节。还支持 SDXL 生态的所有内容，比如 Lora 和 Controlnet 。
详细介绍：
潜在一致性模型（Latent Consistency Model, LCM）通过将一致性模型扩展到潜在空间，并利用引导一致性蒸馏技术，在加速文本到图像合成方面取得了令人印象深刻的性能。然而，研究人员观察到LCM在生成清晰且细节精致的图像方面存在困难。
为了解决这一限制，研究人员首先深入研究并阐明了潜在的原因，发现主要问题源自三个不同的领域的错误。因此，他们引入了轨迹一致性蒸馏（Trajectory Consistency Distillation, TCD），包括轨迹一致性函数（Trajectory Consistency Function, TCF）和战略性随机采样（Strategic Stochastic Sampling, SSS）。
轨迹一致性函数通过扩大自我一致性边界条件的范围，减少了蒸馏错误，并使TCD能够准确追踪整个概率流常微分方程（Probability Flow ODE）的轨迹。此外，战略性随机采样专门设计用于规避多步一致性采样中固有的累积错误，这种采样方式被精心设计以补充TCD模型。
实验表明，TCD不仅在低噪声函数评估次数（Number of Function Evaluations, NFEs）时显著提高了图像质量，而且与教师模型相比，在高NFEs时产生了更详细的结果。TCD在低NFEs和高NFEs时都保持了优越的生成质量，甚至超过了带有原始SDXL的DPM-Solver++(2S)的性能。值得注意的是，在训练期间没有额外的鉴别器或LPIPS监督。研究人员展示了在20 NFEs下的一些示例。
与Turbo系列相比，TCD采样的NFEs可以随意变化，而不会对结果质量产生不利影响；与LCMs相比，TCD解决了由于多步采样中累积的错误导致的图像细节丢失和性能下降的问题。
在推理过程中，可以通过调整一个超参数gamma来简单地修改图像的细节水平，这不需要引入任何额外的参数。TCD可以适应社区中基于SDXL的各种扩展和插件，例如LoRA、ControlNet、IP Adapter以及其他基础模型，例如Animagine XL。
项目地址：网页链接
Invalid media: image
可以快速生成图片，并且保证生成图片的质量和细节。还支持 SDXL 生态的所有内容，比如 Lora 和 Controlnet 。
详细介绍：
潜在一致性模型（Latent Consistency Model, LCM）通过将一致性模型扩展到潜在空间，并利用引导一致性蒸馏技术，在加速文本到图像合成方面取得了令人印象深刻的性能。然而，研究人员观察到LCM在生成清晰且细节精致的图像方面存在困难。
为了解决这一限制，研究人员首先深入研究并阐明了潜在的原因，发现主要问题源自三个不同的领域的错误。因此，他们引入了轨迹一致性蒸馏（Trajectory Consistency Distillation, TCD），包括轨迹一致性函数（Trajectory Consistency Function, TCF）和战略性随机采样（Strategic Stochastic Sampling, SSS）。
轨迹一致性函数通过扩大自我一致性边界条件的范围，减少了蒸馏错误，并使TCD能够准确追踪整个概率流常微分方程（Probability Flow ODE）的轨迹。此外，战略性随机采样专门设计用于规避多步一致性采样中固有的累积错误，这种采样方式被精心设计以补充TCD模型。
实验表明，TCD不仅在低噪声函数评估次数（Number of Function Evaluations, NFEs）时显著提高了图像质量，而且与教师模型相比，在高NFEs时产生了更详细的结果。TCD在低NFEs和高NFEs时都保持了优越的生成质量，甚至超过了带有原始SDXL的DPM-Solver++(2S)的性能。值得注意的是，在训练期间没有额外的鉴别器或LPIPS监督。研究人员展示了在20 NFEs下的一些示例。
与Turbo系列相比，TCD采样的NFEs可以随意变化，而不会对结果质量产生不利影响；与LCMs相比，TCD解决了由于多步采样中累积的错误导致的图像细节丢失和性能下降的问题。
在推理过程中，可以通过调整一个超参数gamma来简单地修改图像的细节水平，这不需要引入任何额外的参数。TCD可以适应社区中基于SDXL的各种扩展和插件，例如LoRA、ControlNet、IP Adapter以及其他基础模型，例如Animagine XL。
项目地址：网页链接
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实现了在八个NVIDIA A100 GPU上比单个GPU 生成速度快6.1倍。且不会降低图像质量。
论文简介：
提出了一种名为DistriFusion的新方法。该方法通过在多个GPU之间实现并行处理来加速图像生成。具体来说，我们将输入的图像分割成多个小块，每块分配给一个GPU处理。
不过，简单地这样做会导致不同块之间缺乏有效交互，影响图像的整体质量。而想要增加这些块之间的交互，又会带来巨大的通信负担。
为了解决这个矛盾，我们发现相邻扩散步骤中输入数据的高度相似，于是提出了一种“移位块并行机制”。这种机制利用了扩散过程的连续特性，通过重用上一步计算好的特征图为当前步骤提供背景信息。
因此，我们的方法能够支持异步通信，并且能够与计算过程并行运行。通过广泛的实验，我们证明了这种方法可以应用于最新的Stable Diffusion XL模型，而且不会降低图像质量，并且在八个NVIDIA A100 GPU上比单个GPU快达6.1倍。
项目地址：github.com
