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Kandinsky 2.2的文本引导图像修复及生成新方法

Kandinsky 2.2结合Dall-E 2和潜在扩散技术,融入CLIP模型进行文本与图像编码,并实现跨CLIP模态空间的图像扩散映射,提升视觉表现力。支持文本引导的图像修复,并整合于diffusers库。用户可通过修改掩码格式进行编辑。本版本在解析性能上进行了优化,在COCO_30k数据集的零样本测试中表现出色,FID指标显示显著提升。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术,通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势,实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差,以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束,Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
sd-webui-inpaint-anything - 扩展使用 Segment Anything 中的蒙版在浏览器 UI 上执行稳定的扩散修复
AUTOMATIC1111GithubInpaint AnythingSegment AnythingStable DiffusionWeb UI开源项目
Inpaint Anything扩展在AUTOMATIC1111的Stable Diffusion Web UI上利用Segment Anything生成的掩码进行修复。通过简单指向所需区域来指定掩码,提高掩码创建的效率和准确性。该扩展支持v1.3.0及以上版本,提供详细的安装、运行、模型下载和高级功能指南。支持对动画风格图像和复杂模型的处理,显著节省时间和精力,提高修复质量。
DMD2 - 改进分布匹配蒸馏的快速图像合成技术
AI绘图DMD2Github图像生成开源项目文本生成图像模型蒸馏
DMD2是一种改进的分布匹配蒸馏技术,用于快速图像合成。通过消除回归损失、集成GAN损失和支持多步采样,该技术显著提升了图像生成的质量和效率。在ImageNet-64x64和COCO 2014数据集上,DMD2的FID评分超越原始模型,同时将推理成本降低500倍。此外,DMD2还能生成百万像素级图像,在少步方法中展现出卓越的视觉效果。
PAIR-Diffusion - 多模态对象级图像编辑的开源解决方案
GithubPAIR Diffusion图像编辑多模态对象级别开源项目扩散模型
PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能,可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发,兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现,并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。
IP-Adapter-Instruct - 多任务图像生成的突破性技术
GithubIP Adapter Instruct图像生成多任务学习开源项目扩散模型条件控制
IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术,融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务,包括风格迁移和对象提取,同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性,提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色,为扩散模型的发展提供了新的可能性。
krita-ai-diffusion - Krita中的AI生成插件,控制、整合与本地化
Generative AIGithubKritaStable Diffusion图像生成开源项目插件热门
krita-ai-diffusion是一款集成于Krita中的AI生成插件,专为图像编辑和绘画工作流程设计。它支持精准控制生成内容,如通过选择区域、使用参考图像和素描来引导图像生成。此插件与Krita的编辑工作流程完美整合,支持本地运行和开放源代码,无需依赖高性能云服务。特性包括实时绘画、图像放大、稳定扩散技术、区域文本描述、以及强大的默认及自定义预设。
awesome-ai-art-image-synthesis - AI图像生成与提示工程工具集合
AI ArtDalle2GithubMidJourneyPrompt EngineeringStableDiffusion开源项目
全面介绍Dalle2、MidJourney、StableDiffusion等AI图像生成工具和技术。提供适合初学者和高级用户的实用工具、提示和技巧,以及丰富的资源,包括商业和开源模型、提示工程工具、后处理工具和社区支持。无论是了解如何使用这些工具生成图像,还是寻找灵感和学习资源,这里都能满足需求。
DiffSketcher - 基于文本生成高质量矢量草图的新方法
AI绘图DiffSketcherGithub向量草图合成开源项目文本引导潜在扩散模型
DiffSketcher是一个基于潜在扩散模型的文本引导矢量草图合成项目。它可以根据文本描述生成高质量的矢量草图,支持素描、油画和彩色图像等多种风格。该项目提供灵活的参数配置,如调整笔画数量和迭代次数,并支持与风格迁移技术结合。DiffSketcher为艺术创作和图像生成领域提供了新的可能性。
edge-connect - 通过生成对抗网络模型提高细节再现的图像修复方法
EdgeConnectGithubPython图像修复开源项目生成对抗网络边缘生成器
EdgeConnect是一种新的图像修复方法,通过生成对抗网络模型提高细节再现。该方法包含两个步骤:首先生成图像中缺失区域的边缘,然后根据生成的边缘信息填补图像。此方法适用于Places2、CelebA及Paris Street-View等数据集。EdgeConnect引入新的边缘生成和图像补全技术,使修复结果更为真实自然。该项目基于Python和PyTorch实现,支持CUDA加速,提供完整的训练、测试和评估指南,并且免费提供预训练模型下载使用。
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