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CogView

中文文字生成逼真图像，支持英文和中文输入

CogViewImageRewardNeurIPS 2023text-to-imagetransformerGithub开源项目

CogView是一个基于4B参数预训练的转换器，用于生成通用领域的文本到图像。最新版本CogView2显著提升了生成速度，并扩展支持英文输入。用户可以通过Github和Wudao平台体验并下载预训练模型。项目还包含超分辨率和图像到文本转换功能，并提供详细的设置和运行指南。该项目获得NeurIPS 2021认可，并推荐使用PB-relax和Sandwich-LN技术稳定训练大型转化器。

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介绍相关项目
MeinaPastel_v1 - 文本到图像生成的稳定扩散模型解析
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T2I-CompBench - 组合式文本到图像生成的全面评估基准
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T2I-CompBench++是一个用于评估组合式文本到图像生成的增强基准。它引入了人工评估图像-分数对、更全面的组合测试以及被Stable Diffusion 3等模型采用的新评估指标。该基准涵盖颜色、形状、纹理和空间关系等多个方面,通过多种方法全面衡量模型的组合能力。研究人员可利用此基准进行模型训练和评估,促进组合式图像生成技术的进步。
vit-gpt2-image-captioning - ViT-GPT2结合的智能图像描述生成模型
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vit-gpt2-image-captioning是一个结合视觉Transformer和GPT-2的图像描述生成模型。该模型能准确识别图像内容并生成对应文本描述，支持多种图像输入方式，易于集成应用。项目提供简单使用示例和Transformers pipeline部署方法，为开发者提供了实用的开源图像描述解决方案。
RPG-DiffusionMaster - 多模态大语言模型驱动的高质量文图生成框架
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RPG-DiffusionMaster是一款创新的文本到图像生成框架，结合多模态大语言模型的提示重述和区域规划能力，以及互补的区域扩散技术。该项目支持多种扩散模型架构，兼容GPT-4等专有模型和开源本地模型，实现先进的图像生成和编辑效果。框架具有高度灵活性和广泛适应性，能生成超高分辨率图像，是一个功能强大的AI创作工具。
sdxxxl-v30-jan24 - 跨平台高精度图像生成API
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sdxxxl-v30-jan24通过稳定扩散API实现文本到图像的超逼真转换。开发者可通过获取免费的ModelsLab API密钥，轻松集成至PHP、Node、Java等平台，实现高清8K图像生成，提升视觉输出效果。模型支持简单代码集成，示例代码涵盖多种编程语言，便于开发者快速上手应用。
T-GATE - 研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制
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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。
Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破 大幅提升图像分词性能
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Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目，采用无查找技术和262144大小的码本，克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器，在图像分词方面取得显著进展，8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展，目前处于积极开发阶段，未来计划拓展至视频生成领域。
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Guided-pix2pix - 引导式图像转换，双向特征变换的创新应用
Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法，运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能，生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型，为研究人员提供便利的实验和开发环境。
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