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MasaCtrl

实现一致性图像合成与编辑

MasaCtrl一致性图像合成图像编辑扩散模型无需微调Github开源项目

MasaCtrl是一种基于互自注意力控制的图像处理技术，实现了一致性图像合成和编辑。该方法结合源图像内容和文本提示生成的布局，无需额外微调即可进行非刚性图像修改。MasaCtrl支持多种应用场景，包括基于提示的合成、真实图像编辑、与可控扩散模型集成等，并可扩展到视频合成。这一技术兼容Stable Diffusion等多种模型，为图像创作提供了新的可能性。

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介绍相关项目
MotionCtrl - 视频生成中的动作控制统一解决方案
AIGithubMotionCtrl动作控制开源项目腾讯视频生成
MotionCtrl是一个统一的视频生成动作控制系统，可独立调节生成视频中的相机和物体运动。该项目兼容SVD、VideoCrafter和AnimateDiff等多个视频生成模型，并提供训练代码、推理脚本和在线演示。通过MotionCtrl，研究人员和内容创作者能够更精确地控制生成视频的动作效果，从而提高视频生成的质量和灵活性。
LooseControl - 通用深度条件生成控制技术
AI绘图ControlNetGithubLooseControl图像生成开源项目深度条件控制
LooseControl是一种提升ControlNet能力的深度条件生成控制技术，实现了更通用的深度条件控制。该开源项目提供UI界面和Python API，支持基于粗略深度图的图像生成和风格保持编辑。LooseControl适用于多种场景，为计算机视觉和图像生成领域提供了新的研究方向。
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。
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。
DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具
DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型
DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑，允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑，集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术，提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。
DiffusionMat - 创新图像抠图的序列细化学习方法
DiffusionMatGithubalpha遮罩三元图图像抠图开源项目扩散模型
DiffusionMat是一种新型图像抠图框架,利用扩散模型实现从粗略到精细alpha遮罩的过渡。它将图像抠图视为序列细化学习过程,通过对trimaps添加噪声并迭代去噪来引导预测。框架的主要创新包括校正模块和Alpha可靠性传播技术,旨在提高抠图精度和一致性。DiffusionMat还采用了专门的损失函数来优化alpha遮罩的边缘精度和区域一致性。在多个图像抠图基准测试中,该方法展现出优于现有技术的性能。
Forgedit - 基于学习和遗忘的文本引导图像编辑方法
ForgeditGithub图像编辑开源项目扩散模型文本引导深度学习
Forgedit是一种新型文本引导图像编辑方法，采用视觉-语言联合优化框架，能在30秒内重建原始图像。该方法在扩散模型的文本嵌入空间中引入向量投影机制，实现身份相似度和编辑强度的独立控制。Forgedit还提出了新的遗忘机制，解决了在单图像上微调扩散模型时的过拟合问题。基于Stable Diffusion构建的Forgedit在TEdBench基准测试中表现优异，CLIP评分和LPIPS评分均超过了之前的最佳方法。
InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法
GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成
InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件，可灵活指定实例位置，包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术，InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍，掩码输入的IoU提高1.7倍，为图像生成和编辑领域带来新的可能性。
rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制
AI绘图GithubICCV 2023Rich-Text-to-ImageStable Diffusion开源项目文本生成图像
Rich-Text-to-Image项目利用富文本格式信息增强文本到图像生成的控制能力。该项目通过字体大小、颜色、样式和脚注等格式实现精确的颜色渲染、局部风格控制和详细区域合成。这种方法支持token显式重新加权，可与Stable Diffusion等主流模型集成，提供更精细的图像生成控制。项目开源了代码实现，并提供在线演示和相关论文，为文本到图像生成领域开辟了新的研究方向。
sd-face-editor - Stable Diffusion面部修复与表情编辑工具
AUTOMATIC1111Face EditorGithubStable Diffusion开源项目生成图像面部编辑
sd-face-editor是一款面部修复与表情编辑的工具，基于Stable Diffusion。通过检测、裁剪、重构与融合等步骤，实现面部修复与表情变化，支持多面部编辑和现有图像修复，适用于多种图像优化需求。
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