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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。

MagicClothing - 基于服装的可控图像生成技术
AI绘图GithubMagic Clothing图像合成开源项目深度学习虚拟试衣
Magic Clothing 是一个开源项目,作为OOTDiffusion的分支版本,专注于基于服装的可控图像合成。该项目支持调节服装和文本提示的强度,并集成了IP-Adapter-FaceID和ControlNet-Openpose技术,实现人像和姿势的条件控制。项目提供512和768分辨率的模型权重,以及Python和Gradio接口用于推理和演示。这些特性为服装相关的图像生成领域开辟了新的可能性。
INSTA - 革新性即时体积化头像生成技术
3D建模GithubINSTA头像生成开源项目深度学习计算机视觉
INSTA项目开发了一种创新的即时体积化头像技术,能快速生成高质量3D人头模型。该技术基于instant-ngp,通过优化神经网络实现实时渲染和灵活控制。项目提供预处理数据集和训练代码,便于研究人员进行开发。INSTA代表头像生成领域的前沿技术,适用于虚拟现实和增强现实等应用,为人机交互和数字内容创作提供新可能。
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。
ddpm-ema-celebahq-256 - 无条件图像生成的高效去噪扩散模型
CIFAR10DDPMGithubHuggingfaceProgressiveGAN噪声调度器图像合成开源项目模型
项目通过去噪扩散概率模型实现高质量无条件图像生成,结合无平衡态热力学概念,在CIFAR10和256x256 LSUN数据集上取得了优异的Inception和FID评分。用户可以灵活选择噪声调度器以平衡生成质量与速度,该模型也支持渐进式无损压缩,作为自动回归解码的推广。详情请参照官方推理与训练示例。
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。
PuLID - 基于对比对齐的高效ID定制技术
AI绘图GithubPuLID图像生成开源项目深度学习计算机视觉
PuLID是一种基于对比对齐的ID定制技术,能够快速生成高质量个性化图像。该项目提供本地Gradio和在线Hugging Face演示,并获得社区广泛支持,包括Colab和Replicate等第三方实现。PuLID旨在推动AI图像生成领域的发展,为研究人员和开发者提供实用工具和资源。
Guided-pix2pix - 引导式图像转换,双向特征变换的创新应用
Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法,运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能,生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型,为研究人员提供便利的实验和开发环境。
Anti-DreamBooth - 防护技术阻止AI生成仿真个人图像
Anti-DreamBoothGithub人脸数据集开源项目扰动优化文本生成图像隐私保护
Anti-DreamBooth是一项创新技术,通过向用户图像添加微妙噪声来防止AI模型生成特定个人的仿真图像。该项目开发了多种扰动优化算法,并在多个数据集上进行了全面评估。研究表明,即使在模型或提示词不匹配的情况下,Anti-DreamBooth也能有效保护个人隐私,阻止生成逼真的目标人物图像。
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。
IP Adapter Face ID - AI人脸风格化图像生成技术
AI工具AI绘图IP Adapter Face ID人脸识别图像生成自定义人像
IP Adapter Face ID是一种先进的AI图像生成技术,结合用户提供的人脸照片和文本描述,创造出各种风格和场景的个性化图像。该技术采用IP-Adapter-FaceID模型,确保生成图像的面部一致性和真实感。通过简单的照片上传和文本输入,用户可以获得自己在多种情境下的AI生成图像,为创意表达和视觉内容创作开辟新途径。IP Adapter Face ID支持ComfyUI和SD等多种集成方式,操作便捷,效果逼真。
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