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nougat-latex-base

提升图像到LaTeX代码转化的AI模型

Nougat-LaTeX-basedLaTeX代码自适应填充Github开源项目图像到文本ResNetHuggingface模型

Nougat-LaTeX-based模型通过优化输入分辨率和自适应填充技术，提高了图像到LaTeX代码生成的准确性。该模型微调自facebook/nougat-base，应用于im2latex-100k数据集，解决了原始编码器对方程图像处理不适配的问题。在Wikipedia、arXiv和im2latex-100k数据集的评测中，Nougat-LaTeX-based的token_acc值为0.623850，超越了其他同类模型。适合用于高精度LaTeX代码生成，提供了一种更高效的研究工具。需安装transformers库，建议在本地环境运行以避免API响应被截断。

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介绍相关项目
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Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型，通过595k步fine-tuning优化，能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域，但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途，不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
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Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。
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noggles - 结合图像生成与时尚元素的创新项目
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该开源项目通过使用'noggles'作为生成图像的关键词，将图像生成与时尚元素相结合。生成的图像包括带'noggles'的马头人以及漂浮的以太坊碎片等多样化场景。项目提供模型权重下载，供用户在不同场景中创造出具有想象力的高质量图像。
stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型，支持多样化创作
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Stable Diffusion v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术，它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体，包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域，但存在一些局限性，如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途，不应用于生成有害或违法内容。
stable-diffusion-v1-4 - 先进的AI文本转图像模型
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Stable Diffusion v1-4是一个基于潜在扩散技术的AI模型,能将文本描述转化为高质量图像。它结合自动编码器和CLIP文本编码器,在大规模数据集上训练,可生成多样化的写实和艺术风格图像。该模型为研究人员和创意工作者提供了新的视觉创作工具,开启了AI辅助艺术创作的可能性。但值得注意的是,模型存在一些局限性,如无法生成可读文本,且在复杂组合任务上表现不佳。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。
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。
tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感
该项目利用zyxt99565的模型，通过diffusers库进行文本到图像的转换，支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic，专注于生成高质量逼真图像。
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