CFLD

粗到细潜在扩散实现姿态引导人像合成

CFLD pose-guided 人物图像合成潜在扩散 CVPR Github 开源项目

CFLD项目提出粗到细潜在扩散方法，用于姿态引导的人像合成。该方法采用多阶段策略，先生成粗略草图再逐步细化，提高了生成图像质量和准确性。作为CVPR 2024亮点论文，CFLD在人像合成领域展现了重要进展。

PIDM - 人像图像生成技术，支持姿态和外观定制

本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成，并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练，该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南，支持自定义数据集。实验比较显示，该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。

blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术

Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑

Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作，显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略，它解决了图像重建精度问题，并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比，Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快，还实现了更高的编辑精度，同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。

CVPR23_LFDM - 潜在流扩散模型实现条件图像到视频生成

GithubLFDM图像到视频生成开源项目条件生成深度学习潜在流扩散模型

CVPR23_LFDM项目提出了一种基于潜在流扩散模型的条件图像到视频生成方法。该方法在MUG、MHAD和NATOPS数据集上展示了生成流畅自然的人脸表情和人体动作视频的能力。项目开源了预训练模型、演示代码和详细的模型训练流程，为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

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。

MS-Diffusion - 基于布局引导的多主体零样本图像个性化框架

GithubMS-Diffusion图像生成多主题个性化布局引导开源项目零样本学习

MS-Diffusion是一个多主体零样本图像个性化框架，利用布局引导技术提高生成质量。该框架通过接地令牌和特征重采样器保持细节保真度，并引入多主体交叉注意力机制协调主体组合。实验显示，MS-Diffusion在图像和文本保真度方面表现优异，有助于推进个性化文本到图像生成技术的发展。

diffusion-rig - 基于个性化先验的人脸外观编辑技术

DiffusionRigGithub个性化先验人脸编辑开源项目扩散模型计算机视觉

DiffusionRig是一个基于扩散模型和3D面部重建的人脸外观编辑项目。它通过学习个性化先验知识，实现了对光照、表情和头部姿势等属性的精准调整，同时保持身份特征。该项目首先在FFHQ数据集上训练通用模型，然后可快速适应个人照片集。DiffusionRig为人像编辑和虚拟试妆等应用提供了新的技术方案。

HumanSD - 基于骨骼引导的人体图像生成模型

GithubHumanSDStable Diffusion人物图像生成开源项目扩散模型骨架引导

HumanSD是一个基于骨骼引导的扩散模型，用于生成可控的人体图像。该模型通过热图引导去噪损失对稳定扩散模型进行微调，增强了骨骼条件的控制能力，同时减轻了灾难性遗忘。HumanSD在三个大规模人体数据集上训练，其中两个是新建立的。相比现有方法，HumanSD在复杂姿势、绘画风格、多人场景和细节方面表现更佳。

ConsistentID - 基于细粒度身份保持的先进人像生成模型

AI绘图ConsistentIDGithub人像生成多模态开源项目身份保持

ConsistentID是一个创新的人像生成模型，通过整合FaceParsing和FaceID信息到扩散模型中，实现高度身份保真。该模型支持快速定制、多样化生成和文本控制，无需额外训练即可使用。项目提出的FGIS基准为细粒度身份保持设立新标准，ConsistentID还可作为适配器与其他模型协同工作，推动人像生成技术发展。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法

CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间

Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。

DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成

DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉

DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。

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