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DiffBIR

基于扩散模型的多任务盲图像修复方法

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。

Collaborative-Diffusion - 多模态控制的面部生成与编辑,协作扩散模型
CVPR 2023Collaborative DiffusionGithubMMLab@NTU多模态脸部生成开源项目脸部编辑
Collaborative Diffusion项目展示了如何通过多模态控制生成和编辑面部图像,保证生成结果与输入条件一致。该项目使用动态扩散器在每一步选择性处理不同模态,确保身份信息的准确性。最新更新包括对FreeU的支持、单模态面部生成推理脚本,以及适用于不同分辨率的模型训练和推理代码,满足多样化应用需求。
ldm-super-resolution-4x-openimages - 基于潜在扩散模型的图像超分辨率开源工具
GithubHuggingfaceLDM图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习神经网络
ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型,平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大,并提供了完整的推理pipeline,适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。
Diffus - 高精度Stable Diffusion图像生成平台
AI工具AI绘图Stable Diffusion人工智能艺术图像生成深度学习
Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA,在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数,适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络,能够显著减少采样步骤,同时保持高质量的图像生成效果。
DiG - 基于门控线性注意力的高效可扩展扩散模型
DiGDiffusion ModelsGated Linear AttentionGithub图像生成开源项目深度学习
DiG项目提出了一种基于门控线性注意力的扩散模型,用于解决现有模型在可扩展性和计算效率方面的挑战。该模型在高分辨率下展现出显著的训练速度提升和内存节省,性能优于DiT。DiG在不同计算复杂度下表现出色,随着模型深度/宽度增加或输入令牌增强,FID值持续下降。与其他次二次时间复杂度的扩散模型相比,DiG在多种分辨率下都展现出卓越的效率。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术,结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像,并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明,便于研究和应用。此外,项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南,以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存,并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数,即可在短时间内完成训练,并减少存储需求。项目还支持多概念组合,附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
diffseg - 基于稳定扩散的零样本图像分割方法
DiffSegGithubStable Diffusion开源项目无监督学习注意力机制零样本分割
DiffSeg是一种利用稳定扩散模型注意力信息的无监督零样本图像分割方法。这个开源项目实现了DiffSeg算法,并提供环境设置指南、运行说明和基准测试。DiffSeg在CoCo-Stuff-27和Cityscapes数据集上表现出色,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。特别适合研究无监督学习和零样本学习的专业人士,以及需要高效、灵活图像分割方案的研究人员和开发者。
cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法
CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑
该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子,并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像,利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南,包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容,通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。
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