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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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
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Stable Video Diffusion Image-to-Video是Stability AI开发的扩散模型，可将静态图像转换为短视频。该模型生成25帧、576x1024分辨率的视频片段，视频质量优于同类产品。适用于艺术创作、教育工具等场景，支持商业和非商业用途。模型存在视频较短、不支持文本控制等局限性。开发者可通过GitHub上的开源代码使用该模型。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型，其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型，仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计，PixArt-α在大幅降低训练成本的同时，保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
Photon_v1 - 基于Stable Diffusion的创新文本转图像模型
AI绘图GithubHuggingfacePhotonStable Diffusion图像生成开源项目模型
Photon_v1是基于Stable Diffusion技术的文本到图像生成模型。它可将文字描述转化为视觉图像，适用于创意设计、内容创作、数字艺术等多样化场景。该模型已部署在Hugging Face平台，支持在线推理功能，为用户提供便捷的图像生成体验。Photon_v1具有高效的文本理解能力和图像渲染质量，能够满足各种复杂的图像生成需求。
FLUX.1-Turbo-Alpha - 高效文本生成图像的蒸馏LoRA模型
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLora模型图像生成开源项目模型模型加速
FLUX.1-Turbo-Alpha是阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的8步蒸馏LoRA模型。它采用多头判别器提升蒸馏质量，适用于文本生成图像和修复控制网等任务。该模型经过100万高质量图像训练，利用对抗训练提高效果，在保持输出质量的同时大幅提升生成速度。模型推荐引导缩放值为3.5。
ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型
GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成
ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。
LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
DALLE2-pytorch - Pytorch实现的OpenAI DALL-E 2
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DALL-E 2的Pytorch实现由OpenAI开发，采用先进的神经网络技术将文本描述转化为高质量图像。本版本特别优化扩散先验网络，提供高性能的模型变体。开源项目鼓励开发者通过GitHub和Hugging Face参与贡献，并在Discord社区进行交流和支持。
LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型
GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调
LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法，该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据，并提供了环境配置、训练脚本和评估方法，为相关研究和开发提供了全面支持。
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