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Parts2Whole

多参考框架实现可控人像生成

Parts2Whole提出新型框架,利用多个参考图像生成定制人像。该框架包含语义感知外观编码器和多图像条件生成的共享自注意力机制,能精确选择人体部位实现高度可控生成。项目开源全套代码、模型和数据集,为人像生成研究提供完整解决方案。

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。
PortraitGen-code - 肖像视频编辑技术,结合多模态生成模型
3D重建GithubPortraitGen多模态生成开源项目视频编辑风格迁移
这个项目实现了一种创新的肖像视频编辑方法,采用多模态生成模型来实现统一且高表达力的风格转换,能够处理单目RGB视频中的文本和图像驱动的高质量编辑以及光照调整,从而提高面部结构呈现的质量。
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。
Arc2Face - 生成人脸图像的模型
Arc2FaceGithubID相似性Stable Diffusion人脸模型开源项目高质量图像生成
Arc2Face利用ArcFace嵌入实现快速生成高质量人脸图像。训练于大规模WebFace42M数据集,具备优越的ID相似性和多输入模式扩展性。结合Stable Diffusion,支持ControlNet控制姿态,适用多平台。提供安装和使用指南及加速推理选项,确保灵活高效应用。
ConsistentID - 基于细粒度身份保持的先进人像生成模型
AI绘图ConsistentIDGithub人像生成多模态开源项目身份保持
ConsistentID是一个创新的人像生成模型,通过整合FaceParsing和FaceID信息到扩散模型中,实现高度身份保真。该模型支持快速定制、多样化生成和文本控制,无需额外训练即可使用。项目提出的FGIS基准为细粒度身份保持设立新标准,ConsistentID还可作为适配器与其他模型协同工作,推动人像生成技术发展。
Realistic_Vision_V2.0 - AI驱动的高品质摄影级图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.Space关键词提示图像生成开源项目模型高质量照片
Realistic_Vision_V2.0是一个开源的AI图像生成模型,专门用于创建逼真的肖像和场景。该模型支持8K超高清输出,能够呈现精细的皮肤纹理和自然的光线效果。为优化生成结果,模型提供了专门的提示模板和负面提示建议。结合特定的VAE和推荐参数,Realistic_Vision_V2.0能够生成高度写实、专业品质的图像。
DWPose - 基于两阶段蒸馏的高效全身姿态估计方法
COCO数据集ControlNetDWPoseGithub两阶段蒸馏全身姿态估计开源项目
DWPose是一种采用两阶段知识蒸馏的全身姿态估计方法。该项目提供多个不同规模的模型,在COCO-WholeBody数据集上表现出色。DWPose可替代OpenPose用于ControlNet,提升图像生成质量。项目开源了模型及相关代码,支持ONNX推理,并可与Stable Diffusion WebUI集成。
PSGAN - 姿势和表情鲁棒的空间感知妆容迁移技术
GithubPSGAN人脸识别妆容迁移开源项目深度学习计算机视觉
PSGAN是一种新型的妆容迁移技术,能够在不同姿势和表情下实现精确的妆容转移。该技术利用空间感知GAN架构,支持高度定制化的妆容效果,并能保留细节。PSGAN不仅适用于静态图像,还可应用于视频中的实时妆容迁移,为计算机视觉和美妆行业带来新的研究方向。项目还增加了使用拉普拉斯变换的高分辨率人脸支持功能,进一步提升了技术的应用范围和效果。PSGAN的开源代码支持GPU推理和训练,为研究者和开发者提供了便利的实验环境。
AutoStudio - 提升多轮交互图像生成的主体一致性
AutoStudioGithub主体一致性多轮交互式图像生成大语言模型开源项目稳定扩散
AutoStudio是一个创新的多代理框架,专注于解决多轮交互式图像生成中的主体一致性问题。该框架包含主体管理器、布局生成器、监督器和绘图器四个核心组件。通过引入并行U-Net和主体初始化生成方法,AutoStudio实现了连贯多主体图像序列的生成。在CMIGBench基准测试中,该框架在平均Fréchet Inception Distance和平均字符-字符相似度方面分别提升了13.65%和2.83%,展示了其在多轮交互中保持多主体一致性的优异表现。
facechain - AI驱动的快速个性化肖像生成框架
AI绘图FaceChainGithub人像生成开源项目模型训练身份保持
FaceChain FACT是一款创新的AI肖像生成框架,仅需一张照片即可在10秒内生成保持身份特征的个性化肖像。该框架支持文本到图像和修复式生成,并与ControlNet和LoRA兼容。通过解耦训练技术,FaceChain FACT提升了图像质量、文本遵循能力和风格保持能力,实现了高度可控和真实的肖像生成。
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