PyDIff

金字塔扩散模型提升低光照图像增强效果

低光照图像增强 PyDiff 扩散模型 IJCAI 2023 深度学习 Github 开源项目

PyDiff项目利用金字塔扩散模型技术增强低光照图像。在LOL数据集上，其PSNR达27.09，SSIM为0.93，展现出优异性能。项目开源了训练和测试代码，支持多GPU训练，并可用于自定义低级任务数据集。PyDiff为低光照图像增强研究提供了有力工具。

HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法

AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率

HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法，无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务，适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务，为图像生成提供更高质量和效率。

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。

custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法

Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型

该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。

DiffusionLight - 扩散模型生成镀铬球实现单图像光照估计

Chrome BallDiffusionLightGithub光照估计开源项目扩散模型环境图

DiffusionLight项目提出一种新颖的单图像光照估计技术，通过扩散模型在输入图像中渲染镀铬球。该方法利用大规模图像数据训练的扩散模型，发现镀铬球外观与初始噪声图的关系，并通过LoRA微调实现HDR光照估计。这一技术克服了现有方法在实际场景中的局限性，在多样化环境中展现出优异的光照估计效果和泛化能力。

nvdiffrec - 从多视角图像优化3D模型的拓扑结构、材质和光照

3D模型GithubNVIDIANeRFPyTorchnvdiffrec开源项目

本项目旨在从多视角图像优化3D模型的拓扑结构、材质和光照，基于论文《从图像中提取三角形3D模型、材质和光照》的方法。项目新增支持FlexiCubes技术，并简化代码，保持原有运行性能。需要Python 3.6+及CUDA 11.3+环境，主要适用于高端NVIDIA GPU。提供多种配置和示例，包括NeRF合成数据集及NeRD数据集，并有详细的安装和使用教程，适合从事3D深度学习研究的开发者和学者。

DiffBIR - 基于扩散模型的多任务盲图像修复方法

DiffBIRGithub人脸修复图像修复开源项目扩散模型盲图像超分辨率

DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法，可处理多种图像退化问题，如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构，先进行退化移除，再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果，能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。

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。

q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法

GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化

Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度，同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成，还可用于文本引导的图像生成，首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。

Retinexformer - Retinexformer：高效低光照图像增强工具，支持15个基准测试和超高分辨率

GithubICCV 2023NTIRE 2024Retinexformer低光照图像增强开源项目高分辨率图像

Retinexformer是一个低光照图像增强项目，支持超过15个基准测试和超高分辨率图像（最高4000x6000）。该项目在NTIRE 2024挑战中获得第二名，提供代码、预训练模型和训练日志。Retinexformer框架支持分布式数据并行和混合精度训练，自适应分割测试策略显著提升模型性能。

StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架

AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习

StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。

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