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open-muse

开源项目MUSE模型重现,用于高效文本到图像生成

open-muse项目致力于重现Transformer MUSE模型,通过LAION-2B和COYO-700M数据集的训练,提供简单且可扩展的代码库。项目包括在Imagenet上训练类别条件模型、在CC12M上进行文本到图像实验,以及训练改进的VQGAN模型,所有结果将上传至Huggingface的openMUSE组织。支持的模型包括MaskGitTransformer和VQGAN,方便使用并可在Huggingface hub上加载和保存。

muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架
AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目
muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型,支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程,包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法,为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。
MuseV - 开源虚拟人视频生成框架支持无限长度输出
GithubMuseV并行降噪开源项目扩散模型无限长度虚拟人视频生成
MuseV是一个基于扩散模型的开源虚拟人视频生成框架。该框架支持无限长度视频生成,采用视觉条件并行去噪方案,兼容Stable Diffusion生态系统。MuseV支持图像到视频、文本到视频、视频到视频等多种生成模式,并提供多参考图像技术。该项目还开源了训练代码,为研究人员和开发者提供了完整的虚拟人视频生成解决方案。
amused-256 - 轻量且高效的文本到图像生成工具
AmusedGithubHuggingface图像生成开源项目文本到图像模型训练优化轻量模型
amused-256是一款基于muse架构的轻量级文本到图像模型,适用于快速大量生成图像的应用。通过并行解码和简化的采样步骤,提高了生成效率。模型使用优化的CLIP文本编码器,共803M参数,较原有的3B参数模型更为小巧。尽管模型体积小,生成图像质量略为降低,但在快速迭代和特定应用场景中仍有出色表现。amused-256允许在简单数据集上进行快速微调,利用最小计算资源来优化训练效果,非常适合资源有限的快速验证任务。
openvision - 通过开源项目OpenVision体验无缝结合Midjourney美学的图像风格
AI生成BittensorGithubHuggingfaceMidjourney风格OpenVision图像增强开源项目模型
OpenVision项目融合了Midjourney的独特美学,生成的图像无需后期调整仍具风格和细节表现,尤其在人像图像的处理上更加出色。该项目通过Bittensor网络生成,支持构建去中心化的开源AI模型,可使用diffusers和StableDiffusionXLPipeline轻松实现图像创建。
Memento - 结合现实生活V2和高保真模型的特点,生成个性化纪念图像
GithubHuggingfaceMemento人工智能图像生成开源项目模型稳定扩散
Memento结合Real Life v2和高保真模型,通过MementoVAE模块实现逼真的个性化图像生成。其text-to-image功能允许创作各类虚拟纪念品,从肖像到艺术作品。支持多种风格与场景,满足不同的创作需求。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
git-large-coco - 高级视觉与语言转换:大规模图像到文本模型
GITGithubHuggingface图像标注开源项目模型模型训练视觉视觉问答
GIT大型模型通过在COCO数据集上微调,实现图像到文本的转换,支持图像和视频字幕生成、视觉问答和图像分类等功能。该模型利用图像和文本令牌的结合,预测下一个文本令牌,并在多种视觉与语言应用场景中表现出色。
CogView - 中文文字生成逼真图像,支持英文和中文输入
CogViewGithubImageRewardNeurIPS 2023text-to-imagetransformer开源项目
CogView是一个基于4B参数预训练的转换器,用于生成通用领域的文本到图像。最新版本CogView2显著提升了生成速度,并扩展支持英文输入。用户可以通过Github和Wudao平台体验并下载预训练模型。项目还包含超分辨率和图像到文本转换功能,并提供详细的设置和运行指南。该项目获得NeurIPS 2021认可,并推荐使用PB-relax和Sandwich-LN技术稳定训练大型转化器。
openlrm-mix-base-1.1 - 从图像生成3D模型的开源解决方案
GithubHuggingfaceOpenLRM图像编码器开源实现开源项目模型模型卡训练数据
OpenLRM V1.1结合Objaverse和MVImgNet数据集提供从图像生成3D模型的开源解决方案。该项目利用DINOv2作为图像编码器,并使用多层次三平面解码器。与原始论文不同,该模型未采用延迟反向传播技术,并引入随机背景色进行训练。本项目依据Creative Commons非商业许可协议发布,适用于研究用途,商业使用被禁止。用户需注意训练数据中可能存在的偏见,并确保其用法符合法律法规。
ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型
GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成
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。
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