Diffree

文本引导的无形状约束对象添加技术

Diffree是一个基于扩散模型的文本引导对象添加系统。该项目通过OABench数据集训练，能够仅依靠文本指令准确预测新对象位置并添加到图像中，同时保持背景一致性。Diffree在对象添加成功率、背景协调性和空间布局方面表现优异，为图像编辑和内容创作提供了新的可能。

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ComfyUI-layerdiffuse - ComfyUI图层扩散技术实现高级图像处理

AI绘图ComfyUIGithubLayerDiffuse图像处理图层生成开源项目

ComfyUI-layerdiffuse扩展为ComfyUI集成了LayerDiffuse的图层扩散功能，支持SDXL和SD15模型。该项目提供前景生成、背景提取和图层混合等高级操作，并包含多种工作流程示例，如RGBA前景生成、条件混合和联合生成。这些功能使得用户可以更精细地控制图像生成过程，为图像编辑和合成领域带来新的可能性。

opendream - 非破坏性编辑与扩展兼容的图像生成平台

GithubOpendreamStable Diffusion图像生成开源项目扩展功能非破坏性编辑

Opendream 是一个简化 Stable Diffusion 工作流的 Web 界面，支持分层操作和非破坏性编辑，帮助用户在保留原始图像数据的同时进行灵活调整。扩展功能使得用户可以轻松编写和安装扩展，集成 ControlNet 等新功能，提升创意探索的可能性。通过保存和分享工作流，用户可以轻松协作，保持创作的连续性。Opendream 为图像生成和编辑带来了更多便捷和控制力。

diffseg - 基于稳定扩散的零样本图像分割方法

DiffSegGithubStable Diffusion开源项目无监督学习注意力机制零样本分割

DiffSeg是一种利用稳定扩散模型注意力信息的无监督零样本图像分割方法。这个开源项目实现了DiffSeg算法，并提供环境设置指南、运行说明和基准测试。DiffSeg在CoCo-Stuff-27和Cityscapes数据集上表现出色，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。特别适合研究无监督学习和零样本学习的专业人士，以及需要高效、灵活图像分割方案的研究人员和开发者。

DiffIR - 创新扩散模型提升图像修复效率

DiffIRGithubICCV2023图像恢复开源项目扩散模型深度学习

DiffIR是一种专为图像修复设计的创新扩散模型。它结合了紧凑的图像修复先验提取网络、动态图像修复变换器和去噪网络，相比传统扩散模型实现了更快速、稳定的图像恢复。在多项图像修复任务中，DiffIR展现出最先进的性能，同时大幅降低计算成本，为图像修复技术开辟了新的发展方向。

photo-background-generation - 基于文本引导的扩散模型实现对象背景一致性

GithubHuggingfaceSalient Object-Aware Background Generation开源项目文本指导扩散模型模型物体膨胀电子商务广告背景生成

该开源项目通过文本引导的扩散模型，解决显著对象背景生成中的'对象扩展'问题，保持对象身份和背景的一致性。适合商业广告等需要清晰度的场景。项目已被CVPR 2024采用，提供创新的背景生成方法。

Stable Diffusion 3 - 探索Stable Diffusion 3的高级文本到图像生成能力

AI工具AI绘图Stable Diffusion 3人工智能图像质量文本生成图像

Stable Diffusion 3是Stability AI开发的先进文本到图像模型，在图像质量、多主题处理和文本遵循方面有显著提升。本站提供免费在线体验，用户可通过文本提示生成高质量图像。网站详细介绍了Stable Diffusion 3的核心特性，并提供API接口和下载选项，满足开发者和研究人员的不同需求。探索AI驱动的图像生成新境界，体验Stable Diffusion 3的强大功能。

FontDiffuser - 多尺度内容聚合与风格对比学习的字体生成模型

AAAI2024AI字体生成FontDiffuserGithub一次性生成开源项目扩散模型

FontDiffuser是一个基于多尺度内容聚合和风格对比学习的字体生成模型。它能够生成新颖字符和风格,支持跨语言生成(如中文到韩文)。该模型在处理复杂字符和大幅风格变化方面表现优异,达到了领先水平。FontDiffuser生成的结果可与InstructPix2Pix结合用于进一步装饰。项目开源并提供在线演示。

Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型

GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers图像生成开源项目文本生成图像模型

Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型，适用于文本到图像的转换，为用户提供高质量的生成效果。

normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成

3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习

Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。

LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力

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本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。

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