靠谱且实用的免费AI绘画网站Dreamify来了,支持文生图、图生图!

前言

AI时代,没有足够好的显卡,也想自由地体验AI绘画怎么办?
Dreamify 可以轻松地解决你的问题。
这是一个免费且无限制的AI绘画网站,功能丰富,且无需登录,对于那些不希望花太多时间在上手流程上的用户来说绝对是福音。
项目地址:
https://dreamify.slmnb.cn/zh
在这里插入图片描述

功能

  • 多种模型
  • 无需登录
  • 支持文生图、图生图
  • 支持中文(部分模型)
  • 完全免费且无限制
  • -支持商用

案例

背景

我是一名网站开发者,我想给我的个人博客加一个banner,放在网站的首页上。但我并不想花钱去找设计师帮助,通过AI模型来生成图片不仅省力,而且不花钱。于是我选择了 Dreamify

流程

首先,我查看了网站首页,跳转至生成区域,调整了一些参数,例如图像宽高的像素值,接着输入一些提示词,如下所示:

帮我画一个网站banner,像素风格,万里晴空下,微风拂过田野,女孩带着草帽,席地而坐

接着,网站只用了几十秒的时间就输出了我想要的内容:
在这里插入图片描述
并且效果相当不错,我们可以挑选其中一张放大来查看一下:
在这里插入图片描述
画面的内容与我们的提示词完全吻合,并且画面风格上也带有微微的像素艺术感。

不过,接下来我觉得对于画面的内容还不是特别满意,于是我决定让AI模型对其进行重绘。

在这里插入图片描述
上传完参考的图片后,我稍稍修改了提示词,这次,我希望画面中能出现一架风车。

一个网站banner,像素风格,万里晴空下,微风拂过田野,女孩带着草帽,席地而坐,眺望着远方的一架风车

很快,我就收到了4张新生成的重绘图片,其中我最为满意的是下面这张:

在这里插入图片描述
女孩静静地坐在麦田里,长发迎风飘舞,蓝天、白云、远方悠悠转动的风车,种种意象一同构成了绝美的艺术感画面。

总结

不管你是热爱AI绘画的爱好者,还是单纯对此感兴趣的萌新。相信 Dreamify 都可以为你提供不错的使用体验。

### 文本到成 文本到成是一种利用自然语言描述来创建视觉表示的技术。这项技术依赖于深度学习模型,特别是那些可以理解语义信息并将其转换为像素级数据的架构。 一种常见的方法是使用成对抗网络(GAN)。在这种框架下,存在两个主要组件:成器和判别器。成器负责基于给定的文字提示合成新的片;而判别器则试区分这些由算法产像是真实的还是伪造的[^1]。 另一个值得注意的方法是扩散模型(Diffusion Models),这类模型通过逐步向输入添加噪声再逆转此过程来进行样本成。这种方法已被证明在多种模态间转化任务上表现出色,包括但不限于text-to-image应用[^2]。 #### 示例代码片段展示如何设置一个简单的Text-to-Image GAN训练流程: ```python import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader from models import Generator, Discriminator # 假设这是自定义模块中的类 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(64), transforms.CenterCrop(64), transforms.ToTensor(), ]) dataset = datasets.CocoCaptions(root='path/to/coco/images', annFile='path/to/annotations', transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) generator = Generator() discriminator = Discriminator() criterion = torch.nn.BCELoss() # Binary Cross Entropy Loss function optimizer_g = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002) optimizer_d = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002) for epoch in range(num_epochs): for i, data in enumerate(dataloader): texts, _ = data real_images = ... # 获取真实像张量 fake_images = generator(texts) # 使用文本作为条件成假像 # 更新D... optimizer_d.zero_grad() outputs_real = discriminator(real_images).view(-1) loss_real = criterion(outputs_real, torch.ones_like(outputs_real)) outputs_fake = discriminator(fake_images.detach()).view(-1) loss_fake = criterion(outputs_fake, torch.zeros_like(outputs_fake)) d_loss = (loss_real + loss_fake) / 2 d_loss.backward() optimizer_d.step() # 更新G... optimizer_g.zero_grad() g_outputs = discriminator(fake_images).view(-1) g_loss = criterion(g_outputs, torch.ones_like(g_outputs)) # 这里我们希望欺骗鉴别者认为它们是真的 g_loss.backward() optimizer_g.step() ``` ### 像到成 对于image-to-image的任务来说,目标是从源域映射至目标域内的对应关系。这通常涉及到风格迁移、超分辨率重建以及语义分割等领域的工作。 CycleGAN是一个广泛使用的无配对数据集间的双向翻译模型。它不需要成对的例子就能完成跨领域变换,并引入了一个循环一致性损失函数以保持结构特征不变性[^3]。 另一种流行的选择是Pix2PixHD,该体系结构不仅支持高分辨率输出而还能处理多尺度上下文信息,在建筑外观设计等方面有着出色表现[^4]。 #### Pix2PixHD 的简化实现概览如下所示: ```python class LocalEnhancer(nn.Module): def __init__(self, input_nc, output_nc, ngf=64, n_downsample_global=3, n_blocks_local=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d): super(LocalEnhancer, self).__init__() ... def train_pix2pixhd(): netG = GlobalGenerator(input_nc=3, output_nc=3) local_enhancer = LocalEnhancer(input_nc=3, output_nc=3) criterionGAN = nn.MSELoss() criterionFeat = nn.L1Loss() optimizer_G = optim.Adam(netG.parameters()) optimizer_D = optim.Adam(local_enhancer.parameters()) for epoch in range(num_epochs): for i, data in enumerate(train_loader): label_map, inst_map, _, _ = preprocess_input(data) generated_image = netG(label_map) enhanced_output = local_enhancer(generated_image) # 计算各种损失项并更新参数... ```
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