ViViD

视频虚拟试衣技术运用扩散模型实现逼真效果

ViViD是一个基于扩散模型的视频虚拟试衣开源项目。该技术能将静态服装图片自然融入动态视频，实现逼真的虚拟试衣效果。项目提供完整代码、预训练模型和数据集，便于研究和开发。ViViD在计算机视觉和AI领域展现潜力，为时尚电商和虚拟现实等行业提供新的应用可能。

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VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法

GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练

VILA是一种新型视觉语言模型，采用大规模交错图像-文本数据预训练，增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架，VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色，并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源，包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。

Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总

Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率

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。

VideoSwap - 通过语义点对应技术实现自定义主体替换的新型视频编辑框架

GithubVideoSwap开源项目扩散模型自定义概念视频主体替换语义点对应

VideoSwap是一种新型视频编辑框架，通过语义点对应技术实现自定义主体替换，同时保持背景不变。该方法支持用户交互，可对齐主体运动轨迹并修改形状。相比现有技术，VideoSwap在真实视频中展现出优越的主体替换效果，为视频编辑开辟新方向。

zero123-diffusers - 单图转3D模型的AI技术突破

3D对象GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能图像生成开源项目模型研究模型

Zero-1-to-3项目展示了AI领域的重要进展，实现从单一2D图像到3D模型的转换。基于Stable Diffusion技术，该项目为研究人员提供了探索大规模模型部署和生成模型特性的新工具。尽管在真实感和文本渲染方面有待改进，但其在计算机视觉和3D建模领域的应用前景广阔。使用时需谨慎，确保符合伦理标准。

AnyDoor - 实现对象级图像灵活定制和编辑

AnyDoorGithub图像定制开源项目深度学习目标级处理零样本学习

AnyDoor是一种零样本对象级图像定制技术，实现灵活的图像编辑。它能将参考对象无缝插入目标图像，保持风格一致性和真实感。项目提供训练和推理代码、预训练模型及在线演示。AnyDoor适用于虚拟试穿、换脸等任务，也可作为区域到区域生成任务的基础模型。该技术为图像编辑和生成领域提供了新的可能性。

ECON - 单图高精度3D人体重建支持复杂姿态和宽松服装

3D人体重建CVPRECONGithub开源项目深度学习计算机视觉

ECON是一种从单张彩色图像进行人体数字化的先进技术。它结合隐式和显式表示的优点,能从日常图像中重建高保真3D着装人体模型,即使对象穿着宽松服装或处于复杂姿势。该技术支持多人重建和SMPL-X动画,采用创新的d-BiNI方法优化前后2.5D表面,保证细节与法线图一致并与SMPL-X表面对齐。ECON在处理各种实际场景中的人体重建任务时表现出色。

generative-models - SV4D与SV3D一类的创新模型

GithubSDXL-TurboSV3DSV4D开源项目热门稳定AI视频合成

Generative Models项目展示了多个创新模型如SV4D与SV3D，专注于视频到4D扩散建模和图像到视频的多视角合成，旨在提供高分辨率和时间连贯性的研究工具。最新技术报告和视频概览现已发布，支持通过简单的脚本和快速入门指南直接体验模型效果，适用于研究及教育用途。

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。

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。

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