MACE

扩散模型中的大规模概念擦除技术

MACE是一种用于扩散模型的大规模概念擦除框架。该技术可同时擦除多达100个概念，并在泛化性和特异性间达成平衡。通过结合闭式交叉注意力优化和LoRA微调，MACE能有效消除不需要的概念信息。在对象、名人、显式内容和艺术风格擦除等多项任务评估中，MACE的性能均超越了现有方法。

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介绍相关项目

concept-ablation - 预训练文生图模型概念消除技术

Concept AblationGithub图像生成开源项目文本到图像模型版权材料移除艺术风格

Concept Ablation 项目开发了一种从预训练文本到图像扩散模型中移除特定概念的方法。通过将目标概念的图像分布匹配到锚概念分布，如将'Grumpy Cat'匹配到'Cat'，实现了高效的概念消除。该技术可以去除版权材料、记忆图像等，同时保留相关概念，无需重新训练模型。在特定对象实例、艺术风格和记忆图像等多种任务中表现优异。

mace - 移动设备优化的深度学习推理框架

GithubMACEONNXTensorFlow开源项目深度学习推理框架移动端异构计算

MACE是一款专为Android、iOS、Linux和Windows设备设计的深度学习推理框架，优化了NEON、OpenCL、Hexagon等技术以提升性能。它支持多种模型格式，如TensorFlow、Caffe和ONNX，并提供高级API进行电源管理和UI响应优化。MACE设计注重内存使用、模型保护和平台覆盖，提供丰富的模型格式支持。

concept-erasure - LEACE算法实现特征精准移除优化模型公平性与可解释性

GithubLEACE公平性开源项目概念消除线性分类器表征学习

LEACE (LEAst-squares Concept Erasure) 是一种创新的概念擦除算法，通过闭式解方法有效阻止线性分类器检测特定概念，同时最小化对数据表征的影响。该方法可应用于增强模型公平性和可解释性，例如消除性别或种族等敏感特征的影响。项目提供简单易用的Python包，支持批量和流式数据处理，适合处理大规模数据集。LEACE在保证效率的同时，为AI模型的偏见消除和特征解释提供了有力支持。

LECO - 扩散模型概念调整的低秩适应技术

GithubLECOLoRAStable Diffusion开源项目扩散模型概念擦除

LECO是一个基于低秩适应技术的开源项目，专注于扩散模型中概念的擦除、强调和替换。该项目支持多种预训练模型，提供灵活的配置选项，并可在不同GPU平台上运行。通过精心设计的提示词和LoRA权重，LECO不仅可以擦除概念，还能进行概念调整。这为研究人员和开发者提供了探索和改进AI生成模型概念控制能力的有力工具。

Mantis - 基于LLaMA-3的先进多图像理解AI模型

GithubLLaMA-3Mantis人工智能多图像指令调优大型多模态模型开源项目

Mantis是基于LLaMA-3的大型多模态模型,专注于多图像视觉语言任务。通过在Mantis-Instruct数据集上进行36小时的指令微调,该模型在5个多图像基准测试中实现了领先性能。Mantis能处理交错的文本和图像输入,有效应对复杂多图像任务,同时保持出色的单图像处理能力。项目开源了代码、模型和演示,为AI研究和开发提供了强大的多图像处理工具。

MasaCtrl - 实现一致性图像合成与编辑

GithubMasaCtrl一致性图像合成图像编辑开源项目扩散模型无需微调

MasaCtrl是一种基于互自注意力控制的图像处理技术，实现了一致性图像合成和编辑。该方法结合源图像内容和文本提示生成的布局，无需额外微调即可进行非刚性图像修改。MasaCtrl支持多种应用场景，包括基于提示的合成、真实图像编辑、与可控扩散模型集成等，并可扩展到视频合成。这一技术兼容Stable Diffusion等多种模型，为图像创作提供了新的可能性。

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。

Mix-of-Show - 去中心化低秩适应技术实现扩散模型的多概念定制

AI绘图GithubMix-of-Show低秩适应多概念定制开源项目扩散模型

Mix-of-Show是一种扩散模型多概念定制技术,通过去中心化低秩适应实现单概念和多概念融合。它可生成高质量动漫和真实人物图像,无需正则化数据集,支持区域可控的多概念采样。该项目开源了训练和推理代码,为扩散模型个性化提供新方案。

ml-mgie - 基于多模态大语言模型的智能图像编辑技术

GithubMGIE图像编辑多模态大型语言模型开源项目指令引导

MGIE项目通过多模态大语言模型增强指令式图像编辑能力。该技术生成详细指令并提供明确指导，使编辑模型能更准确理解和执行编辑意图。结合端到端训练的视觉想象和图像操作，MGIE为图像编辑提供更灵活精确的控制方法。

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。

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