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PnPInversion

先进的扩散模型逆向技术,仅需3行代码即可提升图像编辑效果

PnPInversion是一种新型扩散模型逆向方法,通过在源扩散分支纠正逆向偏差,仅需3行代码即可提升图像编辑效果。该技术在保持原图内容的同时提高编辑保真度。研究还提出PIE-Bench基准测试集,包含700张多样化场景和编辑类型的图像。评估显示PnPInversion在编辑性能和推理速度上均优于现有方法。

inpaint-anything - AI驱动智能图像编辑 点击实现精准修复
AI绘图GithubInpaint AnythingSegment Anything图像修复开源项目深度学习
Inpaint Anything是一款结合Segment Anything分割技术和稳定扩散修复能力的AI图像编辑工具。通过简单点击创建精确蒙版,提高修复效率和质量。支持SAM 2、SAM-HQ和FastSAM等多种模型,适用于多种图像类型。工具提供蒙版扩展、裁剪和迭代修复等调整选项,实现灵活强大的图像编辑。
DiffBIR - 基于扩散模型的多任务盲图像修复方法
DiffBIRGithub人脸修复图像修复开源项目扩散模型盲图像超分辨率
DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法,可处理多种图像退化问题,如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构,先进行退化移除,再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果,能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。
PowerPaint - 多任务高效图像修复模型
GithubPowerPaint向外绘图图像修复开源项目形状引导对象插入目标移除
PowerPaint是一个高质量多功能图像修复模型,支持文本引导的目标修复、目标移除、形状引导的目标插入和图像外扩等任务。通过针对不同修复任务设计的特定提示来实现精确效果。最新版本PowerPaint v2-1已经开源,修正了训练过程中的一些问题。用户可以通过Gradio界面进行对象修复和扩展,并兼容ControlNet。
Forgedit - 基于学习和遗忘的文本引导图像编辑方法
ForgeditGithub图像编辑开源项目扩散模型文本引导深度学习
Forgedit是一种新型文本引导图像编辑方法,采用视觉-语言联合优化框架,能在30秒内重建原始图像。该方法在扩散模型的文本嵌入空间中引入向量投影机制,实现身份相似度和编辑强度的独立控制。Forgedit还提出了新的遗忘机制,解决了在单图像上微调扩散模型时的过拟合问题。基于Stable Diffusion构建的Forgedit在TEdBench基准测试中表现优异,CLIP评分和LPIPS评分均超过了之前的最佳方法。
image-restoration-sde - 创新图像恢复方法 结合SDE和扩散模型的IR-SDE与Refusion
GithubIR-SDERefusionSDE图像恢复开源项目深度学习
该项目提出IR-SDE和Refusion两种图像恢复方法。IR-SDE采用均值回复随机微分方程,在多项任务中达到最优性能。Refusion整合潜空间扩散模型,可处理大尺寸真实图像。这些技术适用于合成和实际数据集,有效解决图像去雨、去雾、去阴影等问题。项目开源完整PyTorch实现代码,并提供预训练模型和使用指南。
AOT-GAN-for-Inpainting - 基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术
AOT-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率
AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型,旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术,分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式,而SoftGAN则通过改进判别器训练,提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。
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。
sige - 提升图像编辑效率的空间增量生成引擎
GithubSIGE卷积优化图像编辑开源项目深度学习生成模型
SIGE是一种空间增量生成引擎,通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟,同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显,在NeurIPS 2022发表,并开源了代码和基准数据集。
prompt-to-prompt - 基于注意力控制的提示词驱动图像编辑技术
GithubPrompt-to-Prompt图像编辑开源项目扩散模型注意力控制深度学习
Prompt-to-Prompt是一个基于潜在扩散和稳定扩散模型的图像编辑项目。它通过注意力机制控制,实现了替换、细化和重新加权等多种提示词编辑方式。项目还包含用于编辑真实图像的空文本反转技术,能够通过简单的文本提示实现精确的图像编辑和生成。
inpaint-web - 浏览器端图像修复和超分辨率开源工具
GithubInpaint-webWASMWebGPU图片修复图片高清化开源项目
Inpaint-web是一款基于WebGPU和WebAssembly技术的浏览器端图像处理工具,提供图像修复和超分辨率功能。该开源项目无需安装,支持图像修改历史记录,未来计划整合快速选择和图像替换等功能。Inpaint-web旨在提供便捷高效的在线图像处理解决方案。
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