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RCG框架实现突破性无条件图像生成性能

RCGPyTorch图像生成自监督学习神经网络Github开源项目

RCG是一种创新的自监督图像生成框架，在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现，包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具，便于研究人员复现和拓展相关工作。

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介绍相关项目
RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率
GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制
RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。
latent-consistency-model - 高效快速的少步推理图像合成模型
AI绘图GithubLatent Consistency Models图像生成开源项目扩散模型深度学习
Latent Consistency Models (LCM) 是一种创新的图像生成技术,通过将分类器自由引导蒸馏到模型输入中,实现高效的少步推理。LCM支持文本到图像和图像到图像的生成,在极短时间内生成高质量图像,同时提供多种易用的演示。该技术在保持图像质量的同时显著缩短推理时间,为实时图像生成提供了新的可能性。
MIGC - 利用MIGC实现多实例文本生成图像
CVPR2024GithubMIGC多实例生成开源项目文本生成图像稳定扩散
MIGC项目的多实例生成控制器提升了文本生成图像的多样性和质量，包含COCO-MIG基准测试、在线Colab演示等资源。MIGC提升了属性控制，通过更换不同生成器权重，实现高质量和多样化图像生成。最新Consistent-MIG算法优化迭代编辑功能，保持未修改区域一致性并增强修改实例的一致性。此项目由浙江大学的ReLER实验室和华为监督。
autoregressive-diffusion-pytorch - 自回归扩散模型：无向量量化的图像生成方法
GithubPyTorch图像生成开源项目深度学习神经网络自回归扩散
autoregressive-diffusion-pytorch是一个基于PyTorch的自回归扩散模型实现，源自'Autoregressive Image Generation without Vector Quantization'论文。模型支持序列和图像输入，无需向量量化即可生成高质量图像。项目提供简洁API接口，包含详细使用说明和示例代码，适合研究人员和开发者探索自回归扩散模型。
DCLGAN - 无监督图像转换的双重对比学习方法 实现更真实几何变换
DCLGANGithub图像转换对比学习开源项目无监督学习生成对抗网络
DCLGAN是一种新型无监督图像到图像转换模型，采用双重对比学习方法。相比CycleGAN，它能实现更真实的几何变换；相比CUT，具有更高的稳定性和性能。DCLGAN适用于多种图像转换任务，如猫狗互换和马斑马互换。项目提供了预训练模型和使用指南，便于研究者进行实验和评估。
RPG-DiffusionMaster - 多模态大语言模型驱动的高质量文图生成框架
GithubRPG区域扩散多模态大语言模型开源项目扩散模型文本到图像生成
RPG-DiffusionMaster是一款创新的文本到图像生成框架，结合多模态大语言模型的提示重述和区域规划能力，以及互补的区域扩散技术。该项目支持多种扩散模型架构，兼容GPT-4等专有模型和开源本地模型，实现先进的图像生成和编辑效果。框架具有高度灵活性和广泛适应性，能生成超高分辨率图像，是一个功能强大的AI创作工具。
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。
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。
gigagan-pytorch - 最新生成对抗网络GigaGAN的实现，优化训练收敛和模型稳定性
AdobeGigaGANGithubLAIONPyTorchStabilityAI开源项目
gigagan-pytorch项目实现了Adobe最新的生成对抗网络GigaGAN，优化了跳层激励和辅助重建损失，以提升训练收敛速度和模型稳定性。项目支持高分辨率上采样器，具备混合精度和多GPU训练功能。适合寻求高效稳定GAN训练的开发者和研究人员。可加入Discord社区，与LAION合作获取更多支持。
LlamaGen - 自回归模型在图像生成中的应用和优势
AR模型GithubHugging FaceLlamaGen图像生成开源项目自回归模型
LlamaGen项目展示了自回归模型在图像生成中的潜力，通过无偏视觉信号和大规模数据训练，实现了媲美扩散模型的性能。该项目发布了多种图像tokenizer和生成模型，支持从100M到3B参数的多种配置，并提供在线演示和高效的vLLM服务框架。访问项目页面和在线demo，体验这些创新模型的强大功能。
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