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。

SeedEdit - Doubao Team - SeedEdit 模型实现文本提示下的图像编辑与再生成

AI工具SeedEdit图像编辑扩散模型文本提示输入图像

SeedEdit 是一种大型扩散模型，能够基于文本提示编辑图像。在图像重建和再生成之间实现平衡，支持高质量图像的连续编辑。其架构设计结合了精准的编辑指令解析能力，能够进行多种形式的图像编辑，保持良好的图像质量。

DemoFusion - 民主化高分辨率图像生成

DemoFusionGithub图像生成开源开源项目生成式人工智能高分辨率

DemoFusion项目致力于通过优化现有开源生成式人工智能（GenAI）模型，普及高分辨率图像生成技术，减少高额资本投资需求。该框架利用渐进式放大、跳过残差和膨胀采样机制，实现高质量图像生成。DemoFusion的渐进生成过程提供中间预览结果，便于用户快速调整和迭代。此项目旨在对抗大公司垄断，让公众无需支付高昂费用即可使用尖端的高分辨率图像生成技术。

imaginAIry - 探索图像和视频的稳定扩散与AI生成

AI绘图GithubImaginAIry图像处理开源项目热门稳定扩散视频视频生成

imaginAIry是一个先进的AI工具，支持生成高稳定性的图像和视频。项目适用于Linux和macOS操作系统，支持Nvidia GPUs，可通过Python轻松集成。它集成了最新的视频帧插值技术和多种控制模式，如深度图、正常图和控制网图等。此外，imaginAIry还引入了视频输出支持多种格式，如MP4、WebP和GIF，用户可按需生成高质量媒体内容。

MasaCtrl - 实现一致性图像合成与编辑

GithubMasaCtrl一致性图像合成图像编辑开源项目扩散模型无需微调

MasaCtrl是一种基于互自注意力控制的图像处理技术，实现了一致性图像合成和编辑。该方法结合源图像内容和文本提示生成的布局，无需额外微调即可进行非刚性图像修改。MasaCtrl支持多种应用场景，包括基于提示的合成、真实图像编辑、与可控扩散模型集成等，并可扩展到视频合成。这一技术兼容Stable Diffusion等多种模型，为图像创作提供了新的可能性。

deforum-stable-diffusion - 开源AI图像合成项目支持2D/3D动画生成

AI艺术Deforum Stable DiffusionGithub图像合成开源项目机器学习

Deforum Stable Diffusion是一个开源AI图像合成项目，支持生成插值、2D和3D动画。该项目提供CLIP、美学和调色板条件控制等功能，使稳定扩散技术更易于使用和定制。尽管目前已停止维护，用户仍可通过fork继续开发。Deforum为创作者提供了灵活的AI图像生成工具，可用于创作短视频、艺术动画、视觉效果等领域，为视频制作和创意内容创作提供强大支持。

PaddleGAN - 基于PaddlePaddle的开源GAN框架支持快速开发和部署

GithubPaddleGAN图像生成开源项目生成对抗网络超分辨率风格迁移

PaddleGAN是基于PaddlePaddle开发的开源GAN框架,实现了多种经典和前沿GAN模型。框架支持快速开发和部署GAN应用,适用于学术研究和工业应用。主要功能包括图像翻译、人脸编辑、视频修复等,并提供详细教程和在线体验。PaddleGAN持续更新最新GAN技术,为开发者提供高效易用的GAN开发工具。

Free AI Image Generator - AI免费图像生成工具

AI图像生成器AI工具LearnWithHasanStable Diffusion免费工具图像创作

Free AI Image Generator是一款基于Stable Diffusion技术的免费AI图像生成工具。该工具采用直观的用户界面，支持自定义提示词、图像风格和尺寸设置。用户可通过输入参数来创作高质量图像。新注册用户可获得300积分，可用于生成10张免费图片。Free AI Image Generator为设计师、营销人员和内容创作者提供便捷高效的视觉内容创作解决方案。

StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架

AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习

StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。

DiffusionMat - 创新图像抠图的序列细化学习方法

DiffusionMatGithubalpha遮罩三元图图像抠图开源项目扩散模型

DiffusionMat是一种新型图像抠图框架,利用扩散模型实现从粗略到精细alpha遮罩的过渡。它将图像抠图视为序列细化学习过程,通过对trimaps添加噪声并迭代去噪来引导预测。框架的主要创新包括校正模块和Alpha可靠性传播技术,旨在提高抠图精度和一致性。DiffusionMat还采用了专门的损失函数来优化alpha遮罩的边缘精度和区域一致性。在多个图像抠图基准测试中,该方法展现出优于现有技术的性能。

blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具

Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述

Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型，实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整，并无缝融合编辑区域，减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载，供用户探索。

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