img2img-turbo

单步图像翻译模型

img2img-turbo CycleGAN-Turbo pix2pix-turbo 图像转化对抗学习 Github 开源项目

通过对单步扩散模型（例如SD-Turbo）进行对抗性学习，img2img-turbo实现了高效的图像翻译。该方法适用于配对和未配对任务，并通过优化生成器架构来提升推理速度和结果多样性。CycleGAN-Turbo和pix2pix-turbo在Sketch2Image和Edge2Image等多个图像翻译任务中均表现出色。

Github

Huggingface

介绍相关项目

rcg - RCG框架实现突破性无条件图像生成性能

GithubPyTorchRCG图像生成开源项目神经网络自监督学习

RCG是一种创新的自监督图像生成框架，在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现，包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具，便于研究人员复现和拓展相关工作。

T-GATE - 研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制

GithubTGATE图像生成开源项目扩散模型自注意力跨注意力

TGATE项目研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制。研究发现，交叉注意输出在几步推理后可以收敛到固定点，通过采用缓存和重用这些输出的方式，无需额外训练，即可提升现有模型的运行速度10%–50%。TGATE易于集成，提供快速图像生成，适用于CNN U-Net、Transformer和Consistency Model。

Keras-GAN - 多种生成对抗网络（GAN）的Keras实现与教程

GithubKeras-GAN图像生成开源项目机器学习深度学习生成对抗网络

该项目包含多种Keras实现的生成对抗网络（GAN），如AC-GAN、CycleGAN、Pix2Pix等，基于研究论文，提供核心概念的实现与详细教程。欢迎社区贡献以扩展更多GAN变体。

Imagen - 文字生成图片的AI技术

AI工具AI开发COCO FIDImagen扩散模型文本到图像模型训练热门语言模型

Imagen，一种先进的AI图片生成工具，利用深度语言理解和极致的图像真实性，实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录，还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统，优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题，当前未开放源代码或公共演示版本。

InstaFlow - 基于Rectified Flow的单步高质量图像生成技术

GithubInstaFlow人工智能图像生成开源项目文本生成图像深度学习

InstaFlow是一种基于Rectified Flow技术的单步图像生成器。该技术能生成接近Stable Diffusion质量的图像，同时大幅降低计算资源需求。InstaFlow通过直接将噪声映射到图像，避免了扩散模型的多步采样过程，将推理时间缩短至约0.1秒，比Stable Diffusion提高了约90%的效率。此外，InstaFlow还具有高质量输出和简单高效的训练过程等特点。

unpaint - C++实现的高性能Stable Diffusion图像合成工具

AI绘图DirectMLGithubStable DiffusionUnpaint图像合成开源项目

Unpaint是一款C++实现的Stable Diffusion图像合成工具，支持txt2img、img2img、inpainting等基本功能和ControlNet增强功能。该工具在单进程中运行整个图像生成过程，无需依赖Python，简化了部署流程。Unpaint基于DirectML，兼容NVIDIA和AMD GPU等硬件。用户可从本地或HuggingFace安装模型，便于将Stable Diffusion集成到各类应用中。

muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架

AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目

muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型，支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程，包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法，为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。

AutoStudio - 提升多轮交互图像生成的主体一致性

AutoStudioGithub主体一致性多轮交互式图像生成大语言模型开源项目稳定扩散

AutoStudio是一个创新的多代理框架，专注于解决多轮交互式图像生成中的主体一致性问题。该框架包含主体管理器、布局生成器、监督器和绘图器四个核心组件。通过引入并行U-Net和主体初始化生成方法，AutoStudio实现了连贯多主体图像序列的生成。在CMIGBench基准测试中，该框架在平均Fréchet Inception Distance和平均字符-字符相似度方面分别提升了13.65%和2.83%，展示了其在多轮交互中保持多主体一致性的优异表现。

ddpm-celebahq-256 - 高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型

DDPMGithubHuggingface图像合成图像降噪开源项目无条件图像生成模型深度学习

本项目使用去噪扩散概率模型，实现了高质量的图像合成，借鉴了不平衡热力学，创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配，并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分，在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm，ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型，并提供官方示例用于推理和训练。

awesome-image-translation - 综合图像到图像转换技术资源库

Github人工智能图像转换开源框架开源项目深度学习计算机视觉

awesome-image-translation是一个精选的图像到图像转换技术资源库。该项目按年份归类了从2018年前至2024年的研究论文和开源框架，如joliGEN等。这个持续更新的知识库为研究人员和开发者提供了全面的图像转换技术资源，并鼓励社区成员贡献新的内容，以保持资源的时效性和完整性。该资源库涵盖了图像到图像转换领域的广泛内容，包括学术论文、开源框架和其他相关资源。通过年份分类，用户可以方便地追踪技术发展历程。项目的开放性质鼓励社区参与，确保了资源的持续更新和多样性，为图像转换技术的研究和应用提供了宝贵的参考。

相关项目

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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