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CustomNet

创新的物体定制与多视角生成扩散模型

CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架,专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力,实现物体空间位置和视角的灵活调整,同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化,可同时控制视角、位置和文本,在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。

StableCascade - 基于高压缩潜在空间的快速文本到图像生成模型
AI绘图GithubStable Cascade图像生成开源项目潜在空间高效模型
Stable Cascade是一种新型文本到图像生成模型,采用高度压缩的潜在空间技术。它由三个阶段组成,可将1024x1024图像压缩至24x24尺寸,同时保持清晰重建效果。与Stable Diffusion相比,该模型实现了更快的推理速度和更低的训练成本。Stable Cascade在提示对齐和图像质量方面表现优异,并支持微调、ControlNet和LoRA等多种扩展功能,适用于对效率要求较高的应用场景。
FontDiffuser - 多尺度内容聚合与风格对比学习的字体生成模型
AAAI2024AI字体生成FontDiffuserGithub一次性生成开源项目扩散模型
FontDiffuser是一个基于多尺度内容聚合和风格对比学习的字体生成模型。它能够生成新颖字符和风格,支持跨语言生成(如中文到韩文)。该模型在处理复杂字符和大幅风格变化方面表现优异,达到了领先水平。FontDiffuser生成的结果可与InstructPix2Pix结合用于进一步装饰。项目开源并提供在线演示。
RadiantDiversions - 融合多种风格的文本到图像转换解决方案
Dreamlike_DiversionsGithubHuggingfacetext-to-image合并模型开源项目模型稳定扩散艺术作品
Radiant Diversions 是一个文本到图像转换模型,结合了多个开源项目的元素,呈现出独特的视觉风格。用户可以在无需特殊提示词的情况下,使用'Dreamlike_Diversions'风格来生成高质量、逼真且富有幻想色彩的图像。该模型适用于多种风格场景,提供了广泛的创作案例,是艺术家和设计师的灵感源泉。
zero123plus - Zero123++ v1.2 更新发布,增强多视图生成能力
GithubZero123++图像处理多视图生成开源项目控制网络深度学习
Zero123++ v1.2 提升了相机内参处理,增强了视角和视野范围的适应性。模型专注于 3D 生成,输出统一的 30° 视角,确保对象的归一化尺寸。新增的法线生成器 ControlNet 可以生成更精确的法线图像和遮罩。该模型与代码在 Apache 2.0 和 CC-BY-NC 4.0 许可证下发布,非商业用途自由度更高。用户可简单配置生成多视图图像。
MIGC - 利用MIGC实现多实例文本生成图像
CVPR2024GithubMIGC多实例生成开源项目文本生成图像稳定扩散
MIGC项目的多实例生成控制器提升了文本生成图像的多样性和质量,包含COCO-MIG基准测试、在线Colab演示等资源。MIGC提升了属性控制,通过更换不同生成器权重,实现高质量和多样化图像生成。最新Consistent-MIG算法优化迭代编辑功能,保持未修改区域一致性并增强修改实例的一致性。此项目由浙江大学的ReLER实验室和华为监督。
DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合
CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目
DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目,包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南,涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台,助力探索图像生成与转换的多种可能性。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法,通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术,提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具,在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。
anycost-gan - 高效灵活的GAN模型实现实时图像生成与编辑
Anycost GANGithubStyleGAN2交互式编辑图像合成开源项目计算成本
Anycost GAN是一种新型生成对抗网络,可在不同计算资源下生成一致的高质量图像。该模型支持多分辨率和自适应通道训练,实现实时图像编辑。项目提供预训练模型、演示和评估代码,方便研究人员和开发者探索高效GAN技术。
GeoDream - 融合2D和几何先验实现高保真一致的3D生成
3D生成GeoDreamGithubUni3D-score多视角一致性开源项目文本到3D
GeoDream是一种创新的3D生成方法,通过结合广义3D先验和2D扩散先验,提高了生成一致3D几何结构的能力,同时保持多样性和保真度。该方法生成的3D纹理网格具有更高一致性,可渲染1024x1024分辨率的逼真图像,并改善语义连贯性。GeoDream还首次提出Uni3D-score指标,将语义一致性评估从2D提升到3D。
VEnhancer - 提升文本到视频生成质量的时空增强框架
AI视频处理GithubVEnhancer开源项目扩散模型空间时间增强视频生成
VEnhancer是一个时空增强框架,旨在提高文本到视频(T2V)生成模型的输出质量。该框架基于ControlNet结构,整合了预训练视频扩散模型的多帧编码器和中间块,构建可训练的条件网络。VEnhancer接收低分辨率关键帧和完整噪声潜在帧作为输入,通过噪声增强和下采样因子进行网络调节,从而生成更高质量、更连贯的视频内容。
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