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OmniGen-v1

多模态图像生成模型特点与能力

OmniGen是一个多模态图像生成模型,支持通过灵活的多模态指令生成多种图像,无需额外插件或操作。安装简便,界面友好,具备从文本生成图像的功能。其设计注重易用性和灵活性,支持用户自定义和微调,满足多样的图像生成需求。

omnigenxl-nsfw-sfw - 基于ModelsLab的全能AI图像生成工具
API接口GithubHuggingfaceModelsLabOmnigenXL人工智能图像生成开源项目模型
ModelsLab平台开发的图像生成工具,具备提示词优化、安全检查、多语言等核心功能。支持生成各类风格的逼真图像,提供免费API密钥申请,可通过Python、PHP等主流编程语言快速接入使用。该工具适合开发者将AI图像生成能力整合到应用项目中。
OmniTokenizer - 联合图像视频标记器实现高效视觉生成
GithubOmniTokenizerVQVAE图像视频联合标记器开源项目视觉生成语言模型
OmniTokenizer是一个图像和视频联合标记器,采用单一模型和权重,提供最先进的重建性能。它具有高分辨率和长视频适应性,可与语言模型和扩散模型结合实现视觉生成。项目提供预训练模型、训练脚本和评估工具,支持VQVAE和VAE版本,为视觉生成研究提供基础设施。
Omost - 将大型语言模型转化为图像生成工具
AI绘画CanvasGithubLLMOmost图像生成开源项目
Omost是一个将大型语言模型的编码能力转化为图像合成能力的开源项目。它提供基于Llama3和Phi3的预训练模型,通过虚拟Canvas代理生成图像。项目使用多样化的训练数据,包括真实标注、自动提取数据、强化学习和GPT4多模态能力调优,以提升图像生成质量。
Lumina-mGPT-7B-768 - 自回归多模态模型在图像生成和语言任务中的应用
GithubHuggingfaceLumina-mGPT图像生成多模态开源项目文本描述模型自动回归模型
Lumina-mGPT是一组多模态自回归模型,专注于视觉和语言任务,尤其在从文本描述生成逼真的图像方面表现出色。GitHub上的实现和示例代码让用户可以轻松探索和应用其能力。
Paramount - 多模型融合的高质量AI图像生成项目
GithubHuggingfaceParamountStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型模型融合
Paramount是一个开源的AI图像生成项目,融合了Paragon 1.0、AnalogMadness和Analog Diffusion等多个模型。该项目结合了多个模型的特点,可生成高质量的写实照片、复古风格图像和创意场景。通过文本提示,Paramount能够创建各种风格的图像,如电影截图、漫画角色和科幻场景等。这个项目为图像创作提供了多样化的选择,适用于需要生成各类图像的场景。
joliGEN - 集成GAN、扩散和一致性模型的AI图像生成框架
GANGithubJoliGEN图像处理开源项目扩散模型生成式AI
joliGEN是一个集成框架,用于训练自定义的AI图像转换模型。该框架集成了GAN、扩散和一致性模型,可用于配对和无配对的图像转换任务。joliGEN适用于图像生成控制、增强现实和数据集增强等实际场景。它支持快速稳定的训练过程,并提供REST API服务简化部署。凭借丰富的选项和参数,joliGEN可应用于多种图像生成和处理任务。
OmniFusion - 整合多模态数据的先进人工智能系统
GithubOmniFusion图像处理多模态AI模型开源项目深度学习自然语言处理
OmniFusion是一个整合多模态数据的人工智能系统,基于Mistral-7B核心和CLIP-ViT-L视觉编码器。通过创新的适配器机制,该系统能够处理图像等多种数据形式,在图像描述和视觉问答等任务中展现出优秀性能。OmniFusion由AIRI研究所FusionBrain团队与Sber AI合作开发,目前主要处理图像数据,未来计划扩展到音频等更多模态。
OMG - 优化多角色图像生成框架,支持个性化和样式控制
AI绘图ControlNetDiffusion模型GithubOMG多人物生成开源项目
OMG是一个多概念图像生成框架,支持Civitai.com的角色和样式LoRA模型。结合InstantID可实现单图多ID个性化。该框架提供高质量多角色图像生成,支持布局和样式控制。项目开源并附详细说明,为图像生成领域带来新突破。
LlamaGen - 自回归模型在图像生成中的应用和优势
AR模型GithubHugging FaceLlamaGen图像生成开源项目自回归模型
LlamaGen项目展示了自回归模型在图像生成中的潜力,通过无偏视觉信号和大规模数据训练,实现了媲美扩散模型的性能。该项目发布了多种图像tokenizer和生成模型,支持从100M到3B参数的多种配置,并提供在线演示和高效的vLLM服务框架。访问项目页面和在线demo,体验这些创新模型的强大功能。
Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类
Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目
该项目附有一篇综述论文,全面分析了多模态图像合成与编辑(MISE)和视觉AIGC的发展情况,并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究,科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络(GAN)等不同技术及其应用,帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。
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