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

MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限

GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力

MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集，为多模态AI技术的发展做出了贡献。

T-GATE - 研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制

GithubTGATE图像生成开源项目扩散模型自注意力跨注意力

TGATE项目研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制。研究发现，交叉注意输出在几步推理后可以收敛到固定点，通过采用缓存和重用这些输出的方式，无需额外训练，即可提升现有模型的运行速度10%–50%。TGATE易于集成，提供快速图像生成，适用于CNN U-Net、Transformer和Consistency Model。

Vim - 基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习

GithubVision Mamba图像分类开源项目深度学习状态空间模型视觉表示学习

Vision Mamba是一种基于双向Mamba块的新型视觉主干网络。该模型通过位置嵌入和双向状态空间模型处理图像序列，在ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割等任务上表现优异。与DeiT等视觉Transformer相比，Vision Mamba不仅性能更高，还大幅提升了计算和内存效率。其在高分辨率图像特征提取方面的出色表现，使其有潜力成为新一代视觉基础模型的核心架构。

Phased-Consistency-Model - 高效文本条件图像生成的新方法

GithubPCM一致性模型图像生成开源项目文本条件深度学习

Phased Consistency Model (PCM)是一种新型图像生成技术,可在少量步骤内生成高质量的文本条件图像。该模型解决了先前一致性模型在文本条件生成中的局限,如灵活性不足、结果不一致以及低步骤效果差等。PCM采用分阶段处理ODE轨迹的方法,提高了训练效率并改善了生成效果。在不同步骤数设置下,PCM均展现出优异性能,为快速图像生成领域提供了新的解决方案。

MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架

GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像

MultiDiffusion 是一个统一框架，通过预训练的文字转图像扩散模型，实现多功能且可控的图像生成，无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号，如纵横比和空间引导信号，生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程，使用一组共享参数或约束，支持局部和全局编辑，适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。

mindone - 多模态理解与内容生成的开源算法库

GithubMindONEMindSporeStable Diffusion内容生成多模态开源项目

MindONE是一个专注于多模态理解和内容生成的开源仓库。它集成了Stable Diffusion、InternVL、LLaVA等AI模型，支持文本生成图像、视频和音频的pipeline。该项目还提供大规模训练、模型微调等功能，并与HuggingFace Diffusers兼容，为AI领域的研究和开发提供了全面的工具支持。

multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术，适用于低显存环境

ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目

通过瓦片扩散与VAE技术，该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像（≥2K）。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演，并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改，自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。

MIMDet - 掩码图像建模应用于目标检测的开源项目

GithubMIMDet卷积神经网络实例分割开源项目物体检测视觉变换器

MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目，能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构，用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系，实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼，使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时，分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP；使用ViT-L模型时，成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。

ProPainter - 创新视频修复技术提升传播和变换器效果

GithubICCV 2023ProPainter开源项目深度学习视频修复计算机视觉

ProPainter是一个开源的视频修复项目,通过改进传播和变换器技术提高修复质量。它支持对象移除和视频补全,可处理高分辨率视频,并提供内存高效的推理。该项目开放了源代码和预训练模型,还提供在线演示。ProPainter在视频修复领域取得了显著进展,为相关研究和应用提供了有力支持。

micro_diffusion - 低成本训练大规模扩散模型的开源方案

Githubdiffusion models低成本大规模模型开源开源项目模型训练

micro_diffusion是一个开源项目，旨在提供低成本训练大规模扩散模型的方法。该项目计划发布完整训练代码和模型检查点，为研究人员和AI爱好者提供实验资源。通过降低研究门槛，micro_diffusion有望促进扩散模型领域的广泛参与和创新。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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