Awesome-diffusion-model-for-image-processing

扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总

本项目汇总了扩散模型在图像处理领域的最新研究进展，涵盖图像复原、增强、编码和质量评估等方面。重点关注图像超分辨率、修复和去噪等任务，提供全面的调查报告和定期更新的研究成果。项目收录了大量相关开源代码和数据集资源，为研究人员提供了重要的参考信息。

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介绍相关项目

MedSegDiff - 创新医学图像分割框架

GithubMedSegDiff人工智能医学图像分割开源项目扩散模型深度学习

MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架，基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件，MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图，并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性，在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务，包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等，并提供详细使用说明和示例。

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。

automatic - 稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现

GithubSD.NextStable Diffusion多平台开源项目扩展功能模型支持

该项目提供了多种后端和用户界面、高级扩展功能，支持多种扩散模型并具有跨平台兼容性。包括文本、图像和视频处理的内置控制，优化处理性能，支持最新的torch技术。具有企业级日志记录和现代化UI，兼容Windows、Linux、MacOS等系统，支持nVidia、AMD和IntelArc等硬件平台。自动更新与依赖管理功能简化了安装和更新过程，确保在多种使用场景下性能最佳。

imagedream-ipmv-diffusers - 多视角扩散模型用于3D图像生成

3D生成GithubHuggingfaceMVDream-diffusers使用限制图像扩散开源项目模型

该项目是ImageDream模型在diffusers中的移植版本，展示了基于图像提示的多视角扩散技术在3D生成中的能力。用户可前往GitHub获得使用指南。由Wang及其团队发布于2023年的arXiv。请注意，模型禁止用于生成或传播可能引发敌对环境的图像，或传播可能会打扰、困扰或冒犯公众，以及涉及历史或当代偏见的内容。

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。

DiffusionFromScratch - 实践教程：从零构建和训练稳定扩散模型

GithubStable DiffusionUNet图像生成开源项目教程机器学习

DiffusionFromScratch是一个开源项目，提供精简代码库用于重建稳定扩散模型。项目特点包括单Python脚本实现、支持MNIST和CelebA数据集训练，以及提供多个Colab笔记本。这些笔记本涵盖模型架构探索、UNet模型构建和基于文本生成MNIST图像等内容。项目还展示了演示输出和音乐视频生成示例，为学习稳定扩散模型提供了实用资源。

stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术

Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。

ldm-super-resolution-4x-openimages - 基于潜在扩散模型的图像超分辨率开源工具

GithubHuggingfaceLDM图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习神经网络

ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型，平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大，并提供了完整的推理pipeline，适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。

stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉

Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练，能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口，内置内容审核机制，主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入，使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。

stable-diffusion-v1-5-inpainting - 稳定扩散修复模型，提升图像生成与修复能力

GithubHuggingfaceStable Diffusion Inpainting人工智能绘画创意图片生成图像修复开源项目文本生成图像模型

Stable Diffusion Inpainting是一种基于潜在扩散模型的图像生成工具，通过文本提示生成高质量图像，支持遮罩修复。其在LAION-5B数据集上进行训练，应用于艺术和设计领域，具备生成逼真图像的能力，但在复杂文本处理上存在局限。遵循CreativeML OpenRAIL-M许可，可保证合理安全使用。了解训练和应用场景将有助于更有效地进行创新项目开发。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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