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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。

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介绍相关项目
ml-mgie - 基于多模态大语言模型的智能图像编辑技术
GithubMGIE图像编辑多模态大型语言模型开源项目指令引导
MGIE项目通过多模态大语言模型增强指令式图像编辑能力。该技术生成详细指令并提供明确指导，使编辑模型能更准确理解和执行编辑意图。结合端到端训练的视觉想象和图像操作，MGIE为图像编辑提供更灵活精确的控制方法。
sygil-webui - 基于Stable Diffusion的开源图像生成界面
AI绘图GithubStable DiffusionWebUI图像生成开源项目机器学习
sygil-webui是基于Stable Diffusion的开源Web界面，集成了文本生成图像、图像编辑等功能。项目支持GFPGAN和RealESRGAN图像增强，提供生成预览和CPU运行选项。适用于Windows和Linux系统，界面友好，可自定义程度高。
stable-diffusion-webui - 全面增强的图像生成和编辑界面
AI生图热门
Stable Diffusion web UI是一个基于Gradio库实现的网络界面，提供了原始的txt2img和img2img模式，一键安装和启动脚本，以及多种图像编辑功能如外延画、内填画、色彩素描等。此外，它还支持多样的图像处理技术，如GFPGAN人脸修复、CodeFormer面部修复工具、各类神经网络放大技术，并允许用户在生成图像过程中修改生成参数，支持多种采样方法和算法优化，为用户提供强大的图像生成和编辑能力。
gong-wpf-dragdrop - WPF拖放框架 支持多种控件和MVVM模式的灵活解决方案
GithubGongSolutions.WPF.DragDropMVVMWPF多选支持开源项目拖放框架
GongSolutions.WPF.DragDrop是一款适用于WPF应用的拖放框架。它支持多个.NET版本，包括.NET Framework 4.6.2+、.NET Core 3.1、.NET 5和.NET 6。该框架提供MVVM模式支持、多选拖放、跨控件操作等功能，兼容多种ItemsControl。它还具备灵活的数据操作能力和可视化反馈机制，适用于各种WPF应用场景，有助于提升用户界面的交互体验。
anycost-gan - 高效灵活的GAN模型实现实时图像生成与编辑
Anycost GANGithubStyleGAN2交互式编辑图像合成开源项目计算成本
Anycost GAN是一种新型生成对抗网络,可在不同计算资源下生成一致的高质量图像。该模型支持多分辨率和自适应通道训练,实现实时图像编辑。项目提供预训练模型、演示和评估代码,方便研究人员和开发者探索高效GAN技术。
poster-design - 开源在线图片编辑器 支持多种创意设计场景
GithubPSD导入图片编辑器在线设计开源项目海报制作迅排设计
迅排设计是一个开源的在线创意图片编辑器，适用于海报、电商分享图、文章长图等多种设计场景。该工具提供流畅的操作体验和完善的基础功能，包括PSD导入、元素编辑、图层管理等。支持云端编辑，无需下载软件即可完成图文排版。此外，迅排设计还具备AI抠图、风格化二维码等特色功能，为设计工作提供全面解决方案。
ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成
GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目
ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型，支持软阴影渲染，并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用，为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。
fast-graphrag - 快速图形化检索框架，支持高精度数据处理与实时更新
Fast GraphRAGGithub开源软件开源项目智能探索知识图谱高效检索
Fast GraphRAG 是一款高效的图形化检索框架，专为高精度、易解释的工作流设计，支持实时更新和智能探索。具备低成本、高效能，通过自动生成和优化图表适应各种领域需求。框架为完全异步，确保工作流的稳定性和可预测性，同时提供详细的快速入门指南和社区支持，无论开源使用还是托管服务，均可无缝集成到检索管道中。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架，通过预训练的文字转图像扩散模型，实现多功能且可控的图像生成，无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号，如纵横比和空间引导信号，生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程，使用一组共享参数或约束，支持局部和全局编辑，适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
PAIR-Diffusion - 多模态对象级图像编辑的开源解决方案
GithubPAIR Diffusion图像编辑多模态对象级别开源项目扩散模型
PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能，可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发，兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现，并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。
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