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RayDiffusion

射线扩散模型在相机姿态估计中的应用

RayDiffusion项目提出了一种将相机表示为射线并应用扩散模型的姿态估计方法。该方法支持已知边界框和从掩码自动提取边界框两种模式,同时提供射线回归选项。项目包含代码实现、预训练模型和使用说明,适用于计算机视觉领域的研究和开发。

DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具
DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型
DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑,允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑,集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术,提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架,通过预训练的文字转图像扩散模型,实现多功能且可控的图像生成,无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号,如纵横比和空间引导信号,生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程,使用一组共享参数或约束,支持局部和全局编辑,适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型,采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成,提供预训练权重、推理和训练代码,以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径,可应用于艺术设计等多个领域。
Diffusion-Low-Light - 小波扩散模型提升低光照图像质量
GithubSiggraph Asia 2023低光照图像增强小波扩散模型开源项目深度学习计算机视觉
Diffusion-Low-Light是一个发表于Siggraph Asia 2023的开源项目,提出了基于小波扩散模型的低光照图像增强方法。该方法在LOLv1、LOLv2和LSRW等多个数据集上表现优异,与现有技术相比效果显著。项目提供预训练模型、代码和详细实施指南,在保持图像细节和自然度方面表现出色,为低光照图像处理领域带来了创新解决方案。
stable-zero123-diffusers - 将单一图像智能转换为精确三维模型的AI技术
GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能内容审核图像生成开源项目模型模型安全
这是一个基于Stable Diffusion技术的开源项目,通过AI将2D图像自动转换为3D模型。项目采用Objaverse数据集训练,主要应用于研究领域,可用于艺术创作、教育和产品设计。该技术虽在文字渲染和人像生成方面存在限制,但为计算机视觉领域带来突破性进展。
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。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA,在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数,适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络,能够显著减少采样步骤,同时保持高质量的图像生成效果。
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。
blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具
Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述
Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型,实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整,并无缝融合编辑区域,减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载,供用户探索。
x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编
GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署
该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术,旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试,用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具,用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行,提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。
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