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DiffMorpher

扩散模型驱动的高质量图像变形技术

DiffMorpher图像变形扩散模型深度学习计算机视觉Github开源项目

DiffMorpher是一项基于扩散模型的图像变形技术。该项目结合AdaIN和重新调度采样方法，实现高质量、连续的图像变形。DiffMorpher不仅适用于人脸，还能处理各种一般物体的变形，拓展了图像编辑的应用范围。项目同时推出MorphBench，作为评估一般物体图像变形效果的首个基准数据集。

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DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法，可处理多种图像退化问题，如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构，先进行退化移除，再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果，能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。
voxelmorph - 学习驱动的图像配准和变形建模库
GithubVoxelMorph合成形态图像配准开源项目机器学习空间变换
本页面介绍VoxelMorph，这是一个用于图像配准和变形建模的学习驱动库。页面提供教程展示无数据训练模型、图像配准和参数选择等操作步骤。VoxelMorph库支持下载预训练模型、图像到图像配准和Dice分数测量，并包含模板构建和变形字段可视化等高级功能。该项目适合那些需要高效图像配准解决方案的研究人员和开发者。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
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MS-Diffusion是一个多主体零样本图像个性化框架，利用布局引导技术提高生成质量。该框架通过接地令牌和特征重采样器保持细节保真度，并引入多主体交叉注意力机制协调主体组合。实验显示，MS-Diffusion在图像和文本保真度方面表现优异，有助于推进个性化文本到图像生成技术的发展。
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