模型简介
该模型专注于图像到图像的生成任务，利用扩散变换器架构实现高质量的图像转换和生成。
模型特点
类卷积线性化技术
通过创新的类卷积线性化方法加速预训练过程，提高模型效率。
扩散变换器架构
结合扩散模型和变换器架构的优势，实现高质量的图像生成。
模型能力
图像生成
图像转换
图像增强
使用案例
图像处理
风格转换
将输入图像转换为特定艺术风格
图像修复
修复损坏或缺失部分的图像
创意设计
艺术创作
生成具有艺术风格的原创图像
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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