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DiffMorpher

扩散模型驱动的高质量图像变形技术

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。

easydiffusion - AI图像生成工具
AI图像生成Easy DiffusionGithubStable Diffusion开源项目技术支持热门用户体验
Easy Diffusion 3.0提供一键安装,无需技术知识和预装软件,快速入门AI图像创作。全面支持Stable Diffusion模型,新增多种功能如ControlNet、多LoRA文件支持、嵌入式等,适用于Windows、Linux和Mac系统。适合新手和需求高级功能的用户,配备强大的社区支援。
modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架
GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计
Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架,为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数,并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景,适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
Awesome-Diffusion-Transformers - 扩散模型与Transformer融合的前沿研究进展汇总
AI生成Diffusion TransformersGithub图像合成开源项目深度学习计算机视觉
本列表汇总了扩散模型与Transformer架构结合的最新研究进展,涵盖图像、视频、语音和3D等多个领域。每个项目均包含发表时间、会议信息、任务类型和资源链接。列表持续更新,为研究者和开发者提供便捷途径跟踪这一快速发展的领域动态。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型,采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成,提供预训练权重、推理和训练代码,以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径,可应用于艺术设计等多个领域。
stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练,能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口,内置内容审核机制,主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入,使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。
zero123plus-v1.1 - 高效的图像转换与创意生成
DiffusersGithubHuggingfacecudapipelinetorch图像处理开源项目模型
该项目利用最新的Diffusers 0.20.2和Torch 2库,实现高效的图像生成。借助Euler Ancestral Discrete Scheduler,提升图像转换的精度。提供参数调节和CUDA优化,提高运行效率,适合需要细致控制图像生成的创意设计应用。
cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法
CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑
该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子,并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像,利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南,包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容,通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。
blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术
Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑
Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作,显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略,它解决了图像重建精度问题,并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比,Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快,还实现了更高的编辑精度,同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。
sd-vae-ft-ema - 稳定扩散变分自编码器的增强版模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion图像重建开源项目扩散模型机器学习模型自动编码器
sd-vae-ft-ema是一个基于LAION-Aesthetics和LAION-Humans数据集训练的稳定扩散变分自编码器。该模型在图像重建质量尤其是人脸细节方面优于原始VAE,具有更好的rFID、PSNR和SSIM指标表现,可作为扩散器工作流中的即插即用组件。
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