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基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型

control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合,该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理,还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像,为数字图像处理提供了新的解决方案。

Upscale-A-Video - 基于扩散模型的时序一致视频超分辨率技术
AI视频处理GithubUpscale-A-VideoYouHQ数据集开源项目扩散模型视频超分辨率
Upscale-A-Video是一个视频超分辨率项目,采用扩散模型技术处理低分辨率视频和文本提示输入。该项目重点解决真实世界视频的时序一致性问题,并发布了YouHQ数据集用于模型训练和评估。Upscale-A-Video旨在提高视频分辨率的同时保持帧间连贯性。
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。
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。
rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制
AI绘图GithubICCV 2023Rich-Text-to-ImageStable Diffusion开源项目文本生成图像
Rich-Text-to-Image项目利用富文本格式信息增强文本到图像生成的控制能力。该项目通过字体大小、颜色、样式和脚注等格式实现精确的颜色渲染、局部风格控制和详细区域合成。这种方法支持token显式重新加权,可与Stable Diffusion等主流模型集成,提供更精细的图像生成控制。项目开源了代码实现,并提供在线演示和相关论文,为文本到图像生成领域开辟了新的研究方向。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
FouriScale - 无需训练的高分辨率图像合成方法
FouriScaleGithub开源项目扩散模型无需训练频域分析高分辨率图像生成
FouriScale是一种基于频域分析的高分辨率图像生成方法。该技术在预训练扩散模型中引入膨胀技术和低通操作,解决了结构和尺度一致性问题。FouriScale可处理不同宽高比的文本到图像生成任务,平衡图像结构完整性和保真度,实现任意大小、高分辨率、高质量的图像生成。这种方法简单且兼容性强,为超高分辨率图像合成研究提供了新思路。
UltraPixel - 先进的超高分辨率图像合成技术
AI绘图GithubUltraPixel图像生成开源项目深度学习高分辨率图像合成
UltraPixel是一种超高分辨率图像合成技术,可生成2K到4K分辨率的高质量图像。项目支持文本引导、个性化和ControlNet图像生成,为图像合成和视觉艺术领域提供了新的工具。通过详细的提示词,可以生成细节丰富的图像。
HAT - 激活更多像素的图像超分辨率转换器
GithubHATTransformer图像超分辨率开源项目深度学习计算机视觉
HAT是一个开源的图像超分辨率项目,采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平,参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型,能够处理各种图像重建任务。
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。
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