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T2I-CompBench

组合式文本到图像生成的全面评估基准

T2I-CompBench++文本生成图像评估基准组合能力AI模型Github开源项目

T2I-CompBench++是一个用于评估组合式文本到图像生成的增强基准。它引入了人工评估图像-分数对、更全面的组合测试以及被Stable Diffusion 3等模型采用的新评估指标。该基准涵盖颜色、形状、纹理和空间关系等多个方面,通过多种方法全面衡量模型的组合能力。研究人员可利用此基准进行模型训练和评估,促进组合式图像生成技术的进步。

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介绍相关项目
COCOtiFaMix_v2 - AI驱动的动漫风格图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion二次元风格人工智能绘图动漫角色开源项目文本生成图像模型
COCOtiFaMix_v2是一个基于Stable Diffusion的开源AI模型，专注于生成动漫风格图像。该模型可根据文本提示创建详细的插画，擅长呈现人物、服饰和场景元素。它支持多种视觉效果，如雨天、彩虹和花卉，适用于插画设计和游戏美术等领域。作为一个文本到图像的生成工具，COCOtiFaMix_v2为数字艺术创作提供了新的可能性。
Lumina-T2X - Lumina-T2X项目：多模态文本转换的流式扩散模型
GithubLumina-T2X多模态生成大型扩散变换器开源项目文本转换高分辨率图像生成
Lumina-T2X利用基于流的扩散变换器，实现文本向多种模态、分辨率和持续时间的转换，包括图像、音频和视频。其功能还包括高分辨率生成、多轮对话、深度图和分割图估计等。项目提供多语言提示和表情符号支持，适用于多种智能生成需求。访问项目页面了解更多详情和使用案例。
stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型，支持多样化创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术，它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体，包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域，但存在一些局限性，如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途，不应用于生成有害或违法内容。
T2M-GPT - 基于Pytorch的从文本描述到人类动作生成的AI技术
GithubT2M-GPT三维模型人体运动生成开源项目深度学习视觉结果
T2M-GPT, 领先的AI技术, 通过解析文本生成精准的人类动作，已在2023年IEEE/CVF会议展示认可。包含易用的安装、快速指南及训练评估资料，支持多种3D动作数据集。
MultiBooth - 基于文本的多概念图像生成技术
GithubMultiBooth图像生成多概念定制开源项目扩散模型文本到图像
MultiBooth是一种新型多概念图像生成技术，通过单概念学习和多概念集成两个阶段提高了生成效果。该方法使用多模态图像编码器和概念编码技术，学习每个概念的表示，并利用边界框定义生成区域，实现高质量的多概念图像生成。MultiBooth在生成质量和计算效率方面均优于现有方法，为文本到图像生成领域提供了新的解决方案。
stable-diffusion-2 - 高分辨率文本到图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成工具，支持768x768高分辨率输出。该模型采用OpenCLIP-ViT/H文本编码器，在LAION-5B数据集上训练而成。它提供多个预训练检查点，包括基础模型、深度条件模型和放大模型，适用于艺术创作、设计和研究等领域。Stable Diffusion v2在图像生成质量和多样性方面有显著提升，为AI图像创作提供了新的可能。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
SEED-Bench - 多模态大语言模型评估基准
GithubSEED-Bench人工智能基准测试多模态大语言模型开源项目评估维度
SEED-Bench是一个全面评估多模态大语言模型的基准测试。它包含28K个多项选择题，涵盖34个评估维度，包括文本和图像生成能力。该项目提供SEED-Bench-H、SEED-Bench-2-Plus等多个版本，分别针对不同评估方面。SEED-Bench为研究人员提供了一个客观比较多模态大语言模型性能的工具。
Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类
Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目
该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。
DiffusionGPT - LLM驱动的多功能文本转图像生成系统
DiffusionGPTGithub人工智能图像生成大语言模型开源项目文本生成图像
DiffusionGPT是一个利用大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。该系统能适应多种类型的提示，并整合专业领域模型。DiffusionGPT通过LLM技术，提供了一个统一的生成平台，可处理多样化的输入并生成图像。项目提供开源代码、在线演示和使用指南，方便研究人员和开发者进行实验和应用。
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