anything-v5-PrtRE.safetensors模型可以用于生成多种类型的图像,包括肖像、风景、动物、卡通、科幻等。它具有较强的适应性和泛用性,效果表现出较强的真实感和细节还原能力。 三、实操案例 1.示例01 示例-01 Stable Diffusion 模型:anything-v5-PrtRE.safetensors 外挂VAE 模型:anything-v4.0.vae.ptPS:没有可以...
Anything模型包括V5和V3版本。 Anything V3 一个非常好看和应用范围很广的动画模型,从V3版开始就受到了广泛的欢迎。具有简单的阴影,整体亮度,饱和的颜色和简单的渲染。 ~模型下载地址 Anything V5/Ink 一个升级的版本与轻微的风格变化:更暗的色调、更强和更清晰的阴影,简化的渲染,更粗的线条艺术。我特别喜欢壁纸测...
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v2,v2.5,v3是同一个作者,3流传最广。v4,v5和他们之间的关系就是李逵与李鬼。不是同一个作者,基本没有任何关系。 来自Android客户端2楼2023-02-10 19:16 回复 流光渺渺 绘宗 7 那我应该用哪一个呢? 来自iPhone客户端3楼2023-02-10 20:59 回复 ...
因为segment anything和yolov5都有现成的代码,我们就不介绍了,我们只介绍这个拼接的部分 拼接代码 # -*- codeing = utf-8 -*-# @Time : 2023/7/5 19:30# @Author : xiaow# @File : test.py# @Software : PyCharmimportosimportcv2importnumpyasnpdefmix():# 背景图片存放的位置backs = os.listdir(...
我们观察到,与LVIS v1和ADE20K相比,SA-1B在图像角落的覆盖率更大,而COCO和Open Images V5则具有更突出的中心偏差。在图6(图例)中,我们将这些数据集进行比较。 SA-1B比第二大的Open Images数据集有11倍多的图像和400倍多的掩码。平均而言,它比Open Images有36倍多的掩码每张图像。在这方面最接近的数据集...
该代码段演示了加载预训练模型并在图像上运行预测的简便性。FastSAMPredictor 示例 这样,您就可以在图像上运行推理,并得到所有的线段 results 一次,并多次运行提示推理,而无需多次运行推理。 即时推理 from ultralytics.models.fastsam import FastSAMPredictor # Create FastSAMPredictor overrides = dict(conf=0.25,...
我们观察到,与LVIS v1 [44]和ADE20K [117]这两个分布最相似的数据集相比,SA-1B在图像角落的覆盖范围更大,而COCO [66]和Open Images V5 [60]则更加倾向于中心偏向。在图6(图例)中,我们通过大小比较了这些数据集。与第二大的Open Images相比,SA-1B拥有11倍的图像和400倍的掩膜。平均而言,它比Open ...
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