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mar

创新自回归图像生成方法

MAR是一个开源项目,专注于自回归图像生成。它独创性地避免使用向量量化,在ImageNet 256x256数据集上实现了1.55的FID-50K分数。项目提供完整的PyTorch实现、预训练模型、在线演示和实验脚本。MAR通过创新设计,在不牺牲生成质量的前提下,显著提升了模型效率。

marquez - 数据生态系统元数据的收集、聚合和可视化
GithubMarquezOpenLineage元数据服务开源项目数据谱系
Marquez是一个开源元数据服务项目,专注于数据生态系统的元数据处理。该项目提供数据集消费和生产的溯源、作业运行时间和数据集访问频率的可视化,以及数据集生命周期的集中管理。作为LF AI & Data Foundation的毕业项目,Marquez集成了OpenLineage,简化了数据集、作业和运行元数据的收集与查看过程,有助于探索数据依赖关系并优化元数据管理。
ddpm-celebahq-256 - 高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型
DDPMGithubHuggingface图像合成图像降噪开源项目无条件图像生成模型深度学习
本项目使用去噪扩散概率模型,实现了高质量的图像合成,借鉴了不平衡热力学,创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配,并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分,在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm,ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型,并提供官方示例用于推理和训练。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
marqo-fashionCLIP - 基于CLIP的时尚图像检索与分类开源模型
GithubHuggingfaceMarqo-FashionCLIP图像分类多模态检索开源项目性能评估时尚搜索模型
Marqo-FashionCLIP是一个基于CLIP架构的时尚图像检索和分类模型。模型采用广义对比学习技术,支持处理文本描述、类别、风格、颜色和材质等多维度特征。在Atlas、DeepFashion等6个公开数据集的评测中,该模型在文本到图像检索、类别分类等任务上取得了优异表现。开发者可通过Hugging Face、OpenCLIP或Transformers.js等框架使用此模型。
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。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型
3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真
Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型,从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程,先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验,后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示,该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先,并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。
RealVisXL_V4.0 - 专注真实感的开源AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceRealVisXL图像生成开源项目模型模型训练照片写实
RealVisXL_V4.0是一个开源的AI图像生成模型,致力于创造高度逼真的视觉效果。目前仍处于训练阶段,但已能生成多种类型的图像,包括常规和成人内容。模型支持参数调整,如采样步骤和上采样方法,以优化输出结果。尽管存在潜在的瑕疵,RealVisXL_V4.0仍为创作者提供了一个强大的工具,可用于探索多样化的视觉创作。
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。
ArtGAN - 深度学习驱动的艺术品生成与分类开源项目
ArtGANGithub图像分类开源项目数据集深度学习艺术生成
ArtGAN是一个融合深度学习与艺术的开源项目,专注于艺术作品的生成和分类。项目包含WikiArt数据集、改进的ArtGAN模型用于条件合成图像和艺术品,以及深度卷积网络用于绘画分类。通过生成高质量肖像画,ArtGAN展示了AI在艺术领域的应用潜力。该项目不仅为学术研究提供了重要资源,还为艺术创作和鉴赏开拓了新视角。项目由三个主要部分组成:精炼的WikiArt数据集、用于条件合成图像的改进ArtGAN模型,以及用于绘画分类的深度卷积网络。这些组件共同构成了一个全面的艺术智能研究平台,为探索AI与艺术的交叉领域提供了有力支持。
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