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。

IC-Light - AI驱动的图像光照重塑技术

GithubIC-Light人工智能图像重新照明开源项目深度学习照明操控

IC-Light项目通过人工智能技术实现图像光照的精确控制和重塑。该项目提供基于文本提示的重光照模型和基于背景的条件模型，可根据需求调整前景图像的光照效果。这一技术不仅能创造出独特的视觉效果，还能保持高度的光照一致性，为图像编辑和视觉内容创作提供新的可能性。

night-enhancement - 将层分解与光效抑制结合的无监督夜间图像增强方法

ECCVGithub图像处理夜间图像增强开源项目无监督学习计算机视觉

这个项目提出了一种新型无监督夜间图像增强方法,结合层分解和光效抑制技术来提升夜间图像质量。该方法能有效去除不必要的光效,同时提高图像整体可见度。在多个低光照数据集上,这种方法展现出优异性能,为夜间图像处理领域开辟了新思路。项目公开了源代码、预训练模型和数据集,便于研究人员进行深入研究和应用。

image-restoration-sde - 创新图像恢复方法结合SDE和扩散模型的IR-SDE与Refusion

GithubIR-SDERefusionSDE图像恢复开源项目深度学习

该项目提出IR-SDE和Refusion两种图像恢复方法。IR-SDE采用均值回复随机微分方程,在多项任务中达到最优性能。Refusion整合潜空间扩散模型,可处理大尺寸真实图像。这些技术适用于合成和实际数据集,有效解决图像去雨、去雾、去阴影等问题。项目开源完整PyTorch实现代码,并提供预训练模型和使用指南。

transformer_latent_diffusion - 基于 PyTorch 的 Transformer 潜在扩散文本生图模型

AI绘图GithubLatent DiffusionPyTorchTransformer图像生成开源项目

Transformer Latent Diffusion 是一个基于 PyTorch 的开源项目，实现了文本到图像的潜在扩散模型。该模型体积小、生成速度快、性能合理，可在单 GPU 上快速训练。项目代码简洁，依赖少，注重数据质量。它提供数据处理工具，支持自定义训练，并进行了多项性能优化。项目展示了 256 分辨率随机样本和 CLIP 插值等生成示例。

Real-Time-Latent-Consistency-Model - 实时潜在一致性模型，支持多种图像转换管道

CUDAControlNetDiffusersGithubLatent Consistency ModelLoRA开源项目

此项目展示了使用Diffusers进行图像转换的实时潜在一致性模型（LCM），支持img2img、txt2img、ControlNet等多种管道。需要CUDA和Python 3.10等环境支持，提供详细的安装指南和使用示例。LCM + LoRAs可以在极少步骤内完成推理，加快处理速度。项目支持Docker部署，并提供不同平台的实时演示链接。

RayDiffusion - 射线扩散模型在相机姿态估计中的应用

GithubRayDiffusion开源项目扩散模型深度学习相机姿态估计计算机视觉

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。

multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术，适用于低显存环境

ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目

通过瓦片扩散与VAE技术，该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像（≥2K）。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演，并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改，自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。

LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力

GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目

本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。

Live2Diff - 革新视频扩散模型的实时流翻译技术

AI模型GithubLive2Diff实时流处理开源项目扩散模型视频翻译

Live2Diff是一款基于视频扩散模型的实时流翻译工具。该项目采用单向时间注意力机制，结合多时间步KV缓存和深度先验技术，实现高效的视频处理。支持DreamBooth和LoRA风格迁移，并通过TensorRT优化性能。在512x512分辨率下，处理速度可达16.43 FPS，为实时视频翻译领域提供了新的技术方案。

DiffusionGPT - LLM驱动的多功能文本转图像生成系统

DiffusionGPTGithub人工智能图像生成大语言模型开源项目文本生成图像

DiffusionGPT是一个利用大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。该系统能适应多种类型的提示，并整合专业领域模型。DiffusionGPT通过LLM技术，提供了一个统一的生成平台，可处理多样化的输入并生成图像。项目提供开源代码、在线演示和使用指南，方便研究人员和开发者进行实验和应用。

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