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ddpm-ema-celebahq-256

无条件图像生成的高效去噪扩散模型

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。

multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术,适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术,该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像(≥2K)。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演,并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改,自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型(LLM)与文本到图像扩散模型结合,提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求,生成中间表示如图像布局,最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型,用户可自行设置实现自托管,从而节约API调用成本。项目更新频繁,包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
PASD - 像素感知稳定扩散模型用于图像超分辨率和风格化
GithubStable Diffusion个性化风格化人工智能图像超分辨率开源项目计算机视觉
PASD是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目,专注于图像超分辨率和风格化处理。该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本,同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。PASD的核心优势在于其像素级的感知能力,可以在各种复杂的图像处理过程中保持细节的完整性。
OnlyReal-Black-Mix - 利用文本到图像技术实现高效图像生成的创新解决方案
CivitaiGithubHugging FaceHuggingfacediffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
该项目结合稳定扩散模型与diffusers,支持文本转图像功能,适合多样化的创意应用场景。利用Hugging Face API生成的样本图像及原作者的演示,展示了其在艺术创作中的潜力与应用价值。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
autoregressive-diffusion-pytorch - 自回归扩散模型:无向量量化的图像生成方法
GithubPyTorch图像生成开源项目深度学习神经网络自回归扩散
autoregressive-diffusion-pytorch是一个基于PyTorch的自回归扩散模型实现,源自'Autoregressive Image Generation without Vector Quantization'论文。模型支持序列和图像输入,无需向量量化即可生成高质量图像。项目提供简洁API接口,包含详细使用说明和示例代码,适合研究人员和开发者探索自回归扩散模型。
StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率
GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练
StableSR项目采用扩散模型,提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本,已被IJCV期刊接受,并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。
controlnet-sd21-depth-diffusers - 控制稳定扩散与艺术生成的革新选择
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers开源项目控制网模型艺术语言模型
controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本,着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练,通过使用diffusers技术,提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户,强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持,确保功能实现的高质量与灵活性。
DemoFusion - 民主化高分辨率图像生成
DemoFusionGithub图像生成开源开源项目生成式人工智能高分辨率
DemoFusion项目致力于通过优化现有开源生成式人工智能(GenAI)模型,普及高分辨率图像生成技术,减少高额资本投资需求。该框架利用渐进式放大、跳过残差和膨胀采样机制,实现高质量图像生成。DemoFusion的渐进生成过程提供中间预览结果,便于用户快速调整和迭代。此项目旨在对抗大公司垄断,让公众无需支付高昂费用即可使用尖端的高分辨率图像生成技术。
photo-background-generation - 基于文本引导的扩散模型实现对象背景一致性
GithubHuggingfaceSalient Object-Aware Background Generation开源项目文本指导扩散模型模型物体膨胀电子商务广告背景生成
该开源项目通过文本引导的扩散模型,解决显著对象背景生成中的'对象扩展'问题,保持对象身份和背景的一致性。适合商业广告等需要清晰度的场景。项目已被CVPR 2024采用,提供创新的背景生成方法。
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