FreeDrag

创新的特征拖拽图像编辑框架

FreeDrag 图像编辑特征拖拽 StyleGAN2 点追踪 Github 开源项目

这个开源项目提出了FreeDrag，一种无需点追踪的图像编辑框架。它通过自适应特征更新和线性搜索技术，提升了语义拖拽的稳定性和效率。FreeDrag适用于多种复杂场景，支持StyleGAN和扩散模型，可编辑真实和生成图像。

iGAN - 交互式图像生成工具，通过用户编辑实时生成图像

GANGithubiGAN交互式图像生成图像翻译开源项目深度生成模型

系统采用深度生成模型（如GAN和DCGAN），提供智能绘图界面，支持用户通过简单笔触实时生成逼真图像样本。用户可通过颜色和形状的画笔进行编辑，系统自动生成符合编辑的图像。此外，该系统也是一种交互式视觉调试工具，帮助开发者理解和可视化深度生成模型的能力与局限性。

DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合

CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目

DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。

AnyDoor - 实现对象级图像灵活定制和编辑

AnyDoorGithub图像定制开源项目深度学习目标级处理零样本学习

AnyDoor是一种零样本对象级图像定制技术，实现灵活的图像编辑。它能将参考对象无缝插入目标图像，保持风格一致性和真实感。项目提供训练和推理代码、预训练模型及在线演示。AnyDoor适用于虚拟试穿、换脸等任务，也可作为区域到区域生成任务的基础模型。该技术为图像编辑和生成领域提供了新的可能性。

FollowYourClick - 基于短提示的开放域图像区域动画生成技术

Follow-Your-ClickGithub人工智能图像动画开源项目深度学习计算机视觉

FollowYourClick是一个开放域图像区域动画生成项目，通过简短文本提示控制图像特定区域的动画效果。支持表情变化、物体运动等多种动画类型，为图像动画创作提供灵活直观的体验。该项目展示了AI技术在图像处理领域的先进应用，可用于创意内容制作和视觉效果生成。

dragula - 轻量级跨平台拖放库

DOM操作GithubJavaScript库dragula事件处理开源项目拖放

dragula是一个轻量级的拖放库，支持主流浏览器和多种前端框架。它具有易于配置、无外部依赖、自动排序和视觉反馈等特点。通过简洁的API，dragula允许在不同容器间灵活拖放元素，并支持自定义拖放行为。该库兼容触摸设备，能无缝处理点击事件，适用于各类需要拖放功能的Web应用开发。

FotoPhoto - 开源AI图像模型实现照片级写实与艺术创作

GithubHuggingfaceStable Diffusion人像写真图像生成开源项目模型艺术创作风景摄影

FotoPhoto通过结合Foto Assisted Diffusion与FennPhoto两个模型的技术特点，在图像生成领域实现了突破。这个开源模型可生成包括人像、风景、食物在内的多类型图像，在保持照片级写实效果的同时，也能呈现艺术化风格。其特色在于面部细节和皮肤纹理的精确渲染，以及对整体画面氛围的把控。

Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术

3D生成Free3DGithub单视图重建开源项目新视角合成计算机视觉

Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术，可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。

Diffree - 文本引导的无形状约束对象添加技术

AI绘图DiffreeGithub图像修复对象添加开源项目文本引导

Diffree是一个基于扩散模型的文本引导对象添加系统。该项目通过OABench数据集训练，能够仅依靠文本指令准确预测新对象位置并添加到图像中，同时保持背景一致性。Diffree在对象添加成功率、背景协调性和空间布局方面表现优异，为图像编辑和内容创作提供了新的可能。

FreeU - 扩散模型性能免费提升方法

AI优化FreeUGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习

FreeU是一种无需额外训练或资源的扩散模型优化方法。通过调整U-Net架构中的backbone和skip connection，它显著提升了样本质量。这一技术适用于SD1.4、SD1.5、SD2.1和SDXL等多种模型，为AI图像生成领域带来重要进展。FreeU的创新性获得了CVPR2024口头报告的认可。

instruction-tuned-sd - 基于指令微调的Stable Diffusion图像编辑模型

GithubStable Diffusion低级图像处理卡通化图像处理开源项目指令微调

该项目探索了一种指令微调Stable Diffusion模型的方法,使其能够根据输入图像和特定指令进行图像编辑。结合FLAN和InstructPix2Pix的思想,项目通过构建指令数据集和训练,提升了模型执行图像转换任务的能力。研究涵盖卡通化和低级图像处理,并开源了相关代码、模型和数据集。

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