Perp-Neg-stablediffusion

Perp-Neg算法突破二维扩散模型限制实现三维生成

Perp-Neg-stablediffusion项目开发了新型负面提示算法，将二维扩散模型扩展至三维领域，缓解了Janus问题。该技术改进了Stable Diffusion的图像生成能力，并实现了三维物体生成。项目开源代码允许研究者探索Perp-Neg在图像合成和三维建模等领域的应用。

Perp-NegStable DiffusionAI绘图图像生成3D模型Github开源项目

项目页面 | 论文 | Huggingface

视频演示

Perp-Neg Stable Diffusion

这是使用Perp-Neg采样与Stable Diffusion模型的代码仓库，如重新构想负面提示词算法：将2D扩散转化为3D，缓解双面问题等中所述。

运行代码

运行扩散模型的组合式能量模型

python scripts/image_sample_stable_diffusion.py --prompt="戴墨镜的男孩|黑框墨镜" --weights="1|-1.5" --pipeline='cebm' --num_images=1

运行PerpNeg

python scripts/image_sample_stable_diffusion.py --prompt="戴墨镜的男孩|黑框墨镜" --weights="1|-1.5" --pipeline='perpneg' --num_images=1

运行PerpNeg旋转

python scripts/image_sample_stable_diffusion.py --prompt="正面视角的狮子照片|侧面视角的狮子照片" --weights="1|-1.5|-1.5" --pipeline='rotation_perpneg' --num_images=1

PerpNeg-Stable DreamFusion

请使用stable-dreamfusion/scripts/run_if2_perpneg.sh中的脚本运行Stable DreamFusion + PerpNeg以避免双面问题。

该代码主要基于Stable-DreamFusion

如果您发现它对您的工作有用，请引用：

@article{armandpour2023re,
  title={Re-imagine the Negative Prompt Algorithm: Transform 2D Diffusion into 3D, alleviate Janus problem and Beyond},
  author={Armandpour, Mohammadreza and Zheng, Huangjie and Sadeghian, Ali and Sadeghian, Amir and Zhou, Mingyuan},
  journal={arXiv preprint arXiv:2304.04968},
  year={2023}
}

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