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讨论总结

该讨论围绕ByteDance在HuggingFace发布的开放图像模型展开。部分用户对模型效果提出质疑，如认为生成照片有塑料感、质量粗糙、缺乏照片写实性等；对模型的创新性也存在不同看法，有用户表示不认为有新意；还有用户对模型的可微调性、与其他模型的关联、比较优势等存在疑问，同时也有用户提出一些改进的办法，如使用LoRAs、模型串联等，整个讨论氛围偏向理性探讨。

主要观点

  1. 👍 对ByteDance发布的模型表示不认为有新意。
    • 支持理由：自己之前做过类似事情，结果不好是因为模型弱，认为两者都不值得声称新颖。
    • 反对声音：无明确反对。
  2. 🔥 生成的照片有塑料感。
    • 正方观点：从呈现结果直观感受。
    • 反方观点：有用户提出可通过特定方法改进。
  3. 💡 该模型可与LoRAs一起工作，推测能进行全面微调。
    • 解释：从模型与LoRAs的关联推测出可微调。
  4. 💡 可将模型输出输入其他模型增加真实感。
    • 解释：如输入到Stable Diffusion XL中。
  5. 💡 图像缩放是有意为之，与AI深度伪造威胁有关。
    • 解释：为避免被误认作深度伪造而采取的措施。

金句与有趣评论

  1. “😂 Well, what’s new here?”
    • 亮点：直接表达对模型新颖性的质疑。
  2. “🤔 ‘photo’? They look plastic - y”
    • 亮点：形象地描述出模型生成照片的观感。
  3. “👀 the day image models look like real life is the day porn dies”
    • 亮点：提出一种独特的关于图像模型与色情内容关系的观点。
  4. “💡 It’s normal Flux. It’s working with LoRAs (even their spaces page at [https://huggingface.co/spaces/ByteDance/InfiniteYou - FLUX](https://huggingface.co/spaces/ByteDance/InfiniteYou - FLUX) has already two LoRAs predefined), so I guess it’s also working with a full fine tune”
    • 亮点：对模型可微调进行合理推测。
  5. “🤔 To the people mentioning the lack of photorealism, you can get the output of this project and input it in stable diffusion XL and it will add the photorealistic element.”
    • 亮点：针对照片写实性问题提出解决办法。

情感分析

总体情感倾向较为中性，既有对模型效果、创新性的质疑等负面评价，也有对模型改进、推测其可微调等正面探讨。主要分歧点在于对模型的评价，有人认为模型存在很多问题，效果不佳且无新意，而有人认为可以通过一些技术手段改进模型。可能的原因是不同用户的使用需求、对模型的期望以及自身技术背景等存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型串联技术可能会成为后续讨论的热点，如何更好地利用不同模型的优势进行串联。
  • 潜在影响：如果模型在改进后效果提升，可能会对图像生成领域产生推动作用，同时也可能促使更多关于AI图像与深度伪造防范等方面的研究。

详细内容：

标题：字节跳动在 HuggingFace 发布的开放图像模型引发 Reddit 热议

近日，字节跳动在 HuggingFace 发布了一款能够生成照片同时保留身份的开放图像模型，这一话题在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖子获得了众多的点赞和评论。

主要的讨论方向包括对模型效果的评价、是否可微调、如何改善输出质量以及模型的应用方式等。核心的争议点在于模型生成效果的优劣以及改进的可能性。

在讨论中，有人提出这个模型是否可微调，结果看起来不太好；也有人认为它是正常的 Flux，能与 LoRAs 配合工作，甚至提供了相关的链接[https://huggingface.co/spaces/ByteDance/InfiniteYou - FLUX](https://huggingface.co/spaces/ByteDance/InfiniteYou - FLUX)。有人说空间已死；有人指出模型生成的照片看起来像塑料，是因为训练数据集中的人脸过于完美，缺少自然细节，不过使用“业余照片”和“无聊的现实”LoRAs 可能会改善。还有人提到可以将这个模型的输出输入到稳定扩散 XL 中以增加真实感，并且认为模型链是未来的趋势，不要只关注单个模型的缺点，而应发挥其优势，将其输入到下一个模型中。有人猜测可以将其用作图像到图像转换的源图像；有人认为照明效果需要改进；有人表示一年前就做过类似的事但效果更差，质疑这个模型的创新性。有人觉得所有空间都崩溃了；有人表示不明白其中的原理；有人认为质量看起来粗糙；有人好奇是否有舒适的用户界面工作流程；有人推测这与 ComfyUI 有关并寻求推荐资源；有人认为这是为了避免 AI 深度伪造带来的威胁而故意做的塑料化处理；有人认为当图像模型能以假乱真时，色情行业将受到影响；有人询问在本地运行该模型所需的规格。

总的来说，大家对这个模型的看法不一，既有对其效果的质疑，也有对其改进和应用的探讨。模型链的概念在讨论中被多次提及，被认为是提升图像生成质量的一种可行方式。同时，对于模型生成效果的改进，大家也提出了多种可能的方法和思路。