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BrushNet

双分支扩散结构实现即插即用图像修复模型

BrushNet是一种新型图像修复模型,采用双分支扩散结构,可集成到预训练扩散模型中。通过分离遮罩图像特征和噪声潜在表示,并对预训练模型实施像素级控制,提高了图像修复效果。该模型适用于通用场景和特定应用,为图像编辑和生成提供了新的解决方案。

DiffBIR - 基于扩散模型的多任务盲图像修复方法
DiffBIRGithub人脸修复图像修复开源项目扩散模型盲图像超分辨率
DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法,可处理多种图像退化问题,如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构,先进行退化移除,再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果,能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。
control_v11p_sd15_inpaint - ControlNet技术驱动的智能图像修复工具
ControlNetGithubHuggingfaceInpaintStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型
control_v11p_sd15_inpaint是一款基于ControlNet技术的图像修复工具。它通过精确控制Stable Diffusion等扩散模型,实现高质量的图像修复和编辑。该模型支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件,为图像处理提供多样化的选择。这一工具适用于个人设备和大型计算集群,具有良好的可训练性和易用性。
Paint-by-Example - 通过扩散模型进行示范导向的图像编辑
GithubHuggingfacePaint by Example图像编辑开源项目扩散模型自监督训练
该项目通过自监督训练,重新组合源图像及示范图像,避免了直接复制粘贴带来的伪影。采用任意形状掩码和无分类器指导,提升编辑过程的可控性,并通过一次性前向扩散模型实现高保真图像编辑。项目展示了对自然图像的高效可控编辑效果,提供了预训练模型、测试基准和量化结果,适用于图像编辑和生成的研究与应用。
dreamshaper-8-inpainting - 基于Stable Diffusion的多风格图像修复和编辑模型
DreamshaperGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像修复开源项目模型绘画模型
dreamshaper-8-inpainting是Stable Diffusion的改进版图像修复模型。它在保持原图风格的同时,提供高质量的修复和编辑功能。该模型支持写实和动漫等多种风格,可通过文本提示词引导修复效果。它适用于不同分辨率的图像,特别适合局部修复和创意编辑。相比前代,该版本改进了LoRA支持,并在NSFW内容处理和真实感表现方面有所提升。
NAFNet - 无需非线性激活函数的图像修复网络
GithubNAFNet图像修复图像去噪图像去模糊开源项目超分辨率
NAFNet是一种无需非线性激活函数的图像修复网络,通过简单的基线超过现有SOTA方法并显著降低计算成本。在GoPro数据集上,该网络的图像去模糊性能达到33.69 dB PSNR,在SIDD数据集上的图像去噪性能为40.30 dB PSNR,均显著超越前代SOTA性能。NAFNet适用于图像去噪、去模糊和立体图像超分辨率等任务。
stable-diffusion-v1-5-inpainting - 稳定扩散修复模型,提升图像生成与修复能力
GithubHuggingfaceStable Diffusion Inpainting人工智能绘画创意图片生成图像修复开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一种基于潜在扩散模型的图像生成工具,通过文本提示生成高质量图像,支持遮罩修复。其在LAION-5B数据集上进行训练,应用于艺术和设计领域,具备生成逼真图像的能力,但在复杂文本处理上存在局限。遵循CreativeML OpenRAIL-M许可,可保证合理安全使用。了解训练和应用场景将有助于更有效地进行创新项目开发。
epicrealism_pureevolutionv5-inpainting - Stable Diffusion专用的高质量图像修复模型
DiffusersGithubHuggingface人工智能开源许可开源项目机器学习模型深度学习
epicrealism_pureevolutionv5-inpainting是一个为Stable Diffusion开发的图像修复模型。该模型能够修复和增强图像中的缺失或损坏部分,提供逼真和自然的处理效果。通过先进的机器学习技术,模型可以理解图像上下文,生成与周围环境协调的修复内容。适用于多种图像编辑和修复任务,包括去除物体、修复老照片和填充缺失区域。模型支持多种常见图像格式,处理速度快,在图像修复质量上优于同类产品。
PowerPaint - 多任务高效图像修复模型
GithubPowerPaint向外绘图图像修复开源项目形状引导对象插入目标移除
PowerPaint是一个高质量多功能图像修复模型,支持文本引导的目标修复、目标移除、形状引导的目标插入和图像外扩等任务。通过针对不同修复任务设计的特定提示来实现精确效果。最新版本PowerPaint v2-1已经开源,修正了训练过程中的一些问题。用户可以通过Gradio界面进行对象修复和扩展,并兼容ControlNet。
MagicBrush - 基于人工标注的指令引导图像编辑数据集
GithubInstructPix2PixMagicBrush图像编辑开源项目指令引导数据集
MagicBrush是一个大规模人工标注的指令引导图像编辑数据集,包含10,000组源图像、指令和目标图像的三元组。该数据集涵盖单轮、多轮、带掩码和无掩码等多种编辑场景,支持图像编辑模型的训练和评估。MagicBrush还提供经过微调的模型检查点,可应用于实际图像编辑任务,为计算机视觉研究提供了重要资源。
DiffIR - 创新扩散模型提升图像修复效率
DiffIRGithubICCV2023图像恢复开源项目扩散模型深度学习
DiffIR是一种专为图像修复设计的创新扩散模型。它结合了紧凑的图像修复先验提取网络、动态图像修复变换器和去噪网络,相比传统扩散模型实现了更快速、稳定的图像恢复。在多项图像修复任务中,DiffIR展现出最先进的性能,同时大幅降低计算成本,为图像修复技术开辟了新的发展方向。
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