安装janus flow

就在今天凌晨， dipsyk 发布了视觉大模型 genos pro， 作为 ar 设计博主，怎么能错过它的生图模型呢？今天就带大家手把手操作一次，看看来自东方神秘力量吊打 open ar 的 dipsyk 的生图水平究竟怎样。 这是全网首发 dipsic 在线生图测评，点赞收藏正式开始。首先登录哈根 face， 如果没有账号的话，需要先注册一个账号才能对模型进行调用。我们可以看到 dipsic 模型在哈根 face 上现在非常火，榜单上前十名有好几个是来自 dipsic， 包括深图模型 generous pro。 今天刚上线就冲到排行榜前面，他的介绍页面里写了改进的过程和对比的效果，比如人物皮肤细节啦，黑板粉笔字扩散效果啦等等，我们不用在意 他的原理架构，右边是模型大小和一些基础介绍，跳过这些直接上手使用选择这里 打开页面，可以看到上半部分是图像分析区域，这里给了一个演示，上面一行说解释图片内容，下面一行是将图片里的数学公式转换为代码， 那么图像分析推理不是本期的重点，我们先跳过，下面是今天的重点部分，看到这里是 t to i generation， 也就是纹身图区域， 这里两个数值不用动，这里是图片区域，下面是一些提示词预设，选择第一个内容，提示词会自动填写进去。点击生成这里等待 gpu 响应。已经生成了，可以看到还是很快的，点击放大看看效果。 将图片下载到本地，看下大小，可以看到他生成的是七六八乘七六八大小的图片，好继续测试，其他几个 相信大家在心里已经有了一个评估， 同样的提示词，我们在哈根 face 上调用 flax 模型对比看一下效果。简单介绍一下， flax 是已经开源两年的，在设计行业、商用领域使用比较广泛的老牌声图模型。 总结一下，今天测试的声图模型是 dipstick ai janus pro seven b 版本，是它声图模型系列里体积最大的一款，测试生成的写实摄影图效果还是不错的。目前线上测试尺寸有限，在七六八乘七六八以内，今天刚 刚上线测试效果不是很理想，精度不是很高，崩图概率较大。但是这些问题在其他模型刚上线使用的时候也是一样的，相信在不久的将来，这款来自杭州的科技公司一定会持续给我们创造惊喜， 大家可以拭目以待，也可以上线测试，如果效果好，而且模型大小比较适合你的电脑，能跑得动，也可以下载到自己电脑上进行部署，都是免费开源的。好了，本期视频就到这里，记得点赞关注，爱你么么哒！