Cones-V2

多主体自定义图像合成的创新方法

Cones 2 图像合成残差嵌入布局引导采样 Stable Diffusion Github 开源项目

Cones-V2是一种新型图像合成技术，通过文本编码器微调学习残差嵌入，实现多主体自定义图像生成。每个主体仅需5KB存储空间，并采用布局引导采样方法实现精确排列。基于Stable Diffusion模型，Cones-V2可生成场景、宠物、玩具和人物等多样化高质量图像。

control_v11p_sd15_openpose - 基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成姿态检测开源项目模型

这是一个基于Stable Diffusion v1-5的图像生成控制模型，专注于人体姿态控制。相比1.0版本，该模型改进了OpenPose实现，增强了手部和面部细节控制，并优化了训练数据集。它能生成更自然准确的图像，为创作者提供精确的人物姿态控制功能。该模型可与Stable Diffusion v1-5无缝集成，适用于需要精细人体姿态控制的AI图像生成场景。

ThemeStation - 新颖的主题感知3D生成方法

3D资产生成AI图像生成GithubSIGGRAPHThemeStation主题一致性开源项目

ThemeStation提出了一种新颖的主题感知3D生成方法。该方法采用两阶段框架，首先生成概念图像，然后进行参考信息指导的3D建模，以创建主题一致且多样化的3D资产。通过创新的双重分数蒸馏损失，ThemeStation有效利用输入示例和合成概念图像的先验知识。实验结果显示，该方法在生成高质量、多样化的主题感知3D模型方面表现优异，并可应用于可控3D-to-3D生成等多个场景。

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。

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。

stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习

stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道，实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像，主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目，stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。

ProFusion - 高效定制化文本到图像生成的无正则化方法

AI绘图GithubProFusionStable Diffusion开源项目文本生成图像自定义模型

ProFusion是一个创新的文本到图像生成框架，专为定制预训练大规模模型而设计。该框架仅需一张测试图像和单个GPU，即可为独特概念生成多样创意图像。ProFusion采用无正则化方法，有效保留图像细节，并能构建定制数据集用于训练免调整的AI助手。此外，它还支持处理复杂输入，同时生成文本说明和图像，无需额外微调。

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。

Awesome-Controllable-Generation - 可控生成技术前沿 ControlNet到DreamBooth及最新进展

Github人工智能可控生成开源项目扩散模型文本到图像深度学习

该项目收集了扩散模型中可控生成的前沿论文和资源,涵盖ControlNet、DreamBooth等开创性工作及图像、视频、3D生成的最新应用。内容包括精细合成控制、主题驱动生成和复杂布局操作等技术,汇集80余篇精选论文,全面覆盖可控生成领域的多种技术和应用,为相关研究者提供重要参考。

Imagen - 文字生成图片的AI技术

AI工具AI开发COCO FIDImagen扩散模型文本到图像模型训练热门语言模型

Imagen，一种先进的AI图片生成工具，利用深度语言理解和极致的图像真实性，实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录，还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统，优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题，当前未开放源代码或公共演示版本。

IP-Adapter-Instruct - 多任务图像生成的突破性技术

GithubIP Adapter Instruct图像生成多任务学习开源项目扩散模型条件控制

IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术，融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务，包括风格迁移和对象提取，同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性，提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色，为扩散模型的发展提供了新的可能性。

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