Die Veröffentlichung von Animagine XL 3.1, einem Open-Source-Text-zu-Bild-Modell im Anime-Stil, markiert einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Bildgenerierung. In dieser Version wurden viele Optimierungen vorgenommen, um die Mängel früherer Versionen zu beheben, wie z. B. die Lösung des Problems der Bildüberbelichtung und die Verbesserung der Genauigkeit der Bilderzeugung und des Benutzererlebnisses durch das Hinzufügen von ästhetischen Tags, Update-Qualität und Jahres-Tags. Darüber hinaus wurden der Modelltrainingsprozess und die Größe des Datensatzes erheblich verbessert, um eine hohe Qualität und Vielfalt der generierten Bilder sicherzustellen.
Das neu veröffentlichte Animagine XL 3.1 ist ein Open-Source-Text-zu-Bild-Modell zum Thema Animation, das aktualisiert und optimiert wurde, um das Verständnis einer breiten Palette von Animationsarbeiten und -stilen zu verbessern. Die neue Version löst das Problem der Überbelichtung, fügt ästhetische Beschriftungen hinzu und aktualisiert die Qualitäts- und Jahresbezeichnungen, um Bilder zu generieren, die den Bedürfnissen der Benutzer besser entsprechen. Die Etikettensortiermethode wird verwendet, um die Genauigkeit der generierten Ergebnisse zu verbessern. Während des Trainingsprozesses wurden 2x A100 80GB GPU für etwa 350 Stunden Training verwendet. Beim Vortraining wird ein Datensatz mit 870.000 geordneten und beschrifteten Bildern verwendet, der eine umfassende Wissensbasis für das Modell bietet. Der Schwerpunkt dieses Modells liegt auf der Generierung von Bildern im Anime-Stil, der Optimierung der Handanatomie, der Bilddetailqualität sowie der schnellen Analyse und dem konzeptionellen Verständnis der Ausgabeergebnisse.Die Verbesserungen in Animagine XL 3.1 bringen es auf ein höheres Niveau bei der Erzeugung von Bildern im Animationsstil, und die Open-Source-Funktion erleichtert auch weitere Forschung und Anwendung durch Entwickler und Enthusiasten. Es wird davon ausgegangen, dass dieses Modell in Zukunft eine größere Rolle im Bereich der Animationserstellung spielen und sich weiter verbessern wird, um Benutzern ein besseres Erlebnis bei der Bilderzeugung zu bieten.