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。

ACG2vec - 基于动漫和漫画的高级深度学习项目

ACG2vecGithub图片搜索开源项目插画评分文本搜索深度学习

本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究，包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等，适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub，并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型，用户可以在线体验这些前沿技术，提升二次元内容处理的效率。

S2ML-Generators - 多功能AI图像与视频生成开源工具

CLIP-guided diffusionESRGANGithubS2ML GeneratorsVQGAN+CLIP图像生成开源项目

S2ML-Generators是一个开源的AI图像和视频生成工具集。它整合了VQGAN+CLIP和CLIP引导扩散等技术,支持图像生成、超分辨率处理和视频制作。该项目定期更新,优化功能和性能,为用户提供多样化的AI创作工具。

kandinsky-2-2-decoder - 基于CLIP和扩散技术的开源图像生成模型

CLIPGithubHuggingfaceKandinsky 2.2图像生成开源项目扩散模型文本到图像模型

Kandinsky 2.2采用CLIP和潜在扩散技术架构，结合Dall-E 2与Latent Diffusion的技术优势。模型具备文本生成图像、图像转换及图像插值等功能，支持生成1024x1024分辨率图像。在COCO_30k数据集评测中，模型FID评分达8.21。该项目完全开源，为图像生成领域提供了新的技术方案。

stable-diffusion-2-1-unclip - 基于文本和图像嵌入的Stable Diffusion 2.1增强版

GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型模型卡训练数据限制与偏见

Stable Diffusion 2.1的增强版可接受CLIP图像嵌入并生成图像变体，通过噪声水平调节控制。适用于艺术创作、设计和研究用途，探索生成模型的偏见和局限。开发者为Robin Rombach和Patrick Esser，使用CreativeML Open RAIL++-M开放许可，但需注意生成的内容可能存在偏见或不当风险。

DreamCraft3D - 层次化高保真3D内容生成技术

3D内容生成DreamCraft3DGithub几何雕刻分层结构开源项目纹理增强

DreamCraft3D是一种高保真层次化3D内容生成技术，利用2D参考图像指导几何雕刻和纹理增强，解决一致性问题。通过词汇蒸馏采样、视图依赖扩散模型和引入Bootstrapped Score Distillation，提升了几何一致性和纹理质量。该项目通过交替优化扩散先验和3D场景表示，生成逼真的3D对象，提升了3D内容生成技术水平。

sd-controlnet-depth - 结合深度估计的文本到图像扩散模型

ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型深度估计稳定扩散

ControlNet通过深度估计条件增强了Stable Diffusion等模型，允许在个人设备和高性能集群上进行快速训练，即使数据集较小。开发者Lvmin Zhang与Maneesh Agrawala提出的模型具有灵活性，加强了扩散模型的控制方式，推进应用实现。其多种检查点以不同条件训练，提供精细的生成控制。

Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成

4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场

Consistent4D是一种创新方法，能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题，利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失，无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明，该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。

Arc2Face - 生成人脸图像的模型

Arc2FaceGithubID相似性Stable Diffusion人脸模型开源项目高质量图像生成

Arc2Face利用ArcFace嵌入实现快速生成高质量人脸图像。训练于大规模WebFace42M数据集，具备优越的ID相似性和多输入模式扩展性。结合Stable Diffusion，支持ControlNet控制姿态，适用多平台。提供安装和使用指南及加速推理选项，确保灵活高效应用。

DMD2 - 改进分布匹配蒸馏的快速图像合成技术

AI绘图DMD2Github图像生成开源项目文本生成图像模型蒸馏

DMD2是一种改进的分布匹配蒸馏技术，用于快速图像合成。通过消除回归损失、集成GAN损失和支持多步采样，该技术显著提升了图像生成的质量和效率。在ImageNet-64x64和COCO 2014数据集上，DMD2的FID评分超越原始模型，同时将推理成本降低500倍。此外，DMD2还能生成百万像素级图像，在少步方法中展现出卓越的视觉效果。

gen-cv - 综合AI图像生成处理与分析的开源加速器

Azure Machine LearningGithubOpenAIStable DiffusionVision AI图像处理开源项目

gen-cv是一个丰富的开源资源库，集合了多种图像生成、处理和分析的示例。该项目整合了Azure Machine Learning、Computer Vision、OpenAI和Stable Diffusion等先进技术，涵盖引导式图像生成、视频分析、头像创建和模型微调等领域。通过提供实用示例，gen-cv旨在帮助开发者探索和实现先进的计算机视觉解决方案，推动AI视觉技术的应用和创新。

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