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ml-mdm

开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型

ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。

diffusiondb - 大规模文本生成图像数据集,促进多领域研究
DiffusionDBGithubStable Diffusion开源项目数据集文本生成图像生成模型
DiffusionDB 是一个大规模文本生成图像数据集,包含1400万张由Stable Diffusion生成的图像,以真实用户的提示和超参数为基础。该数据集为研究生成模型与提示词的关系、检测深度伪造和设计人机交互工具提供了丰富资源,分为 DiffusionDB 2M 和 DiffusionDB Large 两个子集,满足不同需求。模块化的数据集结构使得用户可以高效加载所需部分。
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。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练,通过多GPU协同工作加速推理过程,同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题,在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作,并开源了相关代码。
DiffusionMat - 创新图像抠图的序列细化学习方法
DiffusionMatGithubalpha遮罩三元图图像抠图开源项目扩散模型
DiffusionMat是一种新型图像抠图框架,利用扩散模型实现从粗略到精细alpha遮罩的过渡。它将图像抠图视为序列细化学习过程,通过对trimaps添加噪声并迭代去噪来引导预测。框架的主要创新包括校正模块和Alpha可靠性传播技术,旨在提高抠图精度和一致性。DiffusionMat还采用了专门的损失函数来优化alpha遮罩的边缘精度和区域一致性。在多个图像抠图基准测试中,该方法展现出优于现有技术的性能。
pfgmpp - 统一扩散和泊松流的生成模型框架
GithubPFGM++人工智能图像生成开源项目深度学习生成模型
PFGM++是一个统一扩散模型和泊松流生成模型的框架,通过在高维空间嵌入路径来生成数据。它可以退化为PFGM或扩散模型,并允许通过选择额外维度D来平衡模型的鲁棒性和刚性。实验显示,特定D值的PFGM++模型在CIFAR-10和FFHQ数据集上的性能超越了现有的扩散模型,并对建模误差表现出更好的鲁棒性。
x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架
GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉
x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目,融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理,提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务,是一个功能强大的深度学习工具。
Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法
3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成
Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法,利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型,从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列,Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题,同时优化了纹理更新过程。实验结果显示,在文本驱动纹理生成领域,Text2Tex的性能明显优于现有技术。
InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法
GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成
InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件,可灵活指定实例位置,包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术,InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍,掩码输入的IoU提高1.7倍,为图像生成和编辑领域带来新的可能性。
RadiantDiversions - 融合多种风格的文本到图像转换解决方案
Dreamlike_DiversionsGithubHuggingfacetext-to-image合并模型开源项目模型稳定扩散艺术作品
Radiant Diversions 是一个文本到图像转换模型,结合了多个开源项目的元素,呈现出独特的视觉风格。用户可以在无需特殊提示词的情况下,使用'Dreamlike_Diversions'风格来生成高质量、逼真且富有幻想色彩的图像。该模型适用于多种风格场景,提供了广泛的创作案例,是艺术家和设计师的灵感源泉。
modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架
GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计
Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架,为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数,并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景,适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。
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