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FouriScale

无需训练的高分辨率图像合成方法

FouriScale是一种基于频域分析的高分辨率图像生成方法。该技术在预训练扩散模型中引入膨胀技术和低通操作,解决了结构和尺度一致性问题。FouriScale可处理不同宽高比的文本到图像生成任务,平衡图像结构完整性和保真度,实现任意大小、高分辨率、高质量的图像生成。这种方法简单且兼容性强,为超高分辨率图像合成研究提供了新思路。

q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法
GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化
Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度,同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成,还可用于文本引导的图像生成,首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。
res-adapter - 扩散模型的无缝分辨率适配器
AI绘图GithubResAdapter分辨率适配图像生成开源项目扩散模型
ResAdapter是一款轻量级分辨率适配器,可集成至各类扩散模型中实现任意分辨率图像生成。无需额外训练和推理,ResAdapter通过少量参数(SD1.5为0.9M, SDXL为0.5M)支持广泛的分辨率范围。项目提供使用指南、预训练权重及与多种模型的集成示例,展示了其在文本生成图像和图像编辑等任务中的应用效果。
epiCEpic - 增强图像生成与背景一致性的多功能工具
AI绘图GithubHuggingfaceepic-diffusion创意设计开源项目文本到图像模型高分辨率
epiCEpic通过结合Epic Diffusion 1.0和epiCDream,提升了图像生成的背景一致性和细节表现。该工具支持创建从科幻到自然景观的高分辨率图像,展现出在多领域的多功能性,适用于视觉艺术的多种需求。其结合了稳定扩散技术与精致的艺术表现,助力创意与创新。
SiT - 可扩展插值变换器 融合流模型和扩散模型的图像生成新方法
GithubSiT图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
SiT项目开发了可扩展插值变换器,这是一种基于扩散变换器的生成模型。通过灵活连接分布,SiT实现了对动态传输生成模型的模块化研究。在条件ImageNet 256x256基准测试中,SiT以相同的骨架和参数超越了DiT,并通过优化扩散系数获得了2.06的FID-50K分数。项目提供PyTorch实现、预训练模型和训练脚本,推动了图像生成技术的进步。
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型,通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术,实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景,同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成,并在CVPR 2024上发表。
sd-webui-stablesr - 提高图像超分辨率,适用于各种类型的图片处理
Automatic1111 WebUIGithubJianyi WangStable DiffusionStableSR开源项目超分辨率
此页面介绍了StableSR项目及其主要功能和用途。StableSR显著提升了图像细节和色彩准确度,并降低显存需求,适用于综合性图像处理。提供了SD2.1 768和512版本以支持高分辨率处理。此外,项目通过负提示词进一步优化图像质量,适合摄影、动漫及AIGC图像的超分辨率处理,且提供详细的安装和使用指南。
Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler - 基于ControlNet的Flux.1-dev兼容图像超分辨率模型
ControlNetGithubHuggingface人工智能图像增强图像处理图像超分辨率开源项目模型
Jasper研究团队开发的Flux.1-dev ControlNet超分辨率模型,专门处理低分辨率图像。采用合成复杂数据降质方案训练,可将图像分辨率提升4倍。基于diffusers库实现,支持高斯噪声、泊松噪声、图像模糊和JPEG压缩等多种图像降质处理。该模型与Flux.1-dev完全兼容,提供高质量的图像超分辨率功能。
scoresdeve-ema-celeba-64 - 无条件图像生成的高效DiffusionPipeline
AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceunconditional-image-generation图像生成开源项目模型模型推理
该项目通过diffusers库的DiffusionPipeline实现无条件图像生成,使用eurecom-ds/celeba数据集,并兼容CUDA设备,提供了加载预训练模型和生成图像的高效方案。模型通过固定种子实现一致的推理输出,适用于AI研究和开发。用户可以自定义推理步骤,满足不同场景下的图像生成需求,拓展计算机视觉应用。
CapsFusion - 创新的大规模图像描述生成框架
CapsFusionGithub图像文本数据大型多模态模型大语言模型开源项目数据集
CapsFusion是一个用于生成高质量图像描述的创新框架。该项目结合大型语言模型,融合真实和合成图像-文本对,解决了大规模多模态模型训练中的可扩展性和知识保留问题。CapsFusion提供120M数据集、模型和分布式推理代码,为多模态预训练研究提供重要资源。
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