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Google Parti模型的PyTorch实现 基于注意力的文本到图像生成

Parti文本到图像生成深度学习计算机视觉PytorchGithub开源项目

本项目是Google Parti模型的PyTorch实现，Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化，提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程，支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。

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介绍相关项目
Lumina-mGPT - 多模态AI模型实现文本到图像的灵活生成
GithubLumina-mGPT人工智能图像生成多模态开源项目自回归模型
Lumina-mGPT是一个多模态自回归模型系列，适用于多种视觉和语言任务。这个开源项目特别擅长将文本描述转化为逼真图像，提供7B和34B两种参数规模的模型，以及多种图像分辨率选项。除图像生成外，Lumina-mGPT还支持图像理解和全能型任务，为AI研究和应用开发提供了灵活的工具。
pixart-900m-1024-ft-v0.6 - 使用稳定扩散技术的创新图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfacecyberpunk风格stable-diffusion图像合成开源项目未来城市模型
此开源项目利用稳定扩散技术，专注于文本生成图像的应用，确保高质量的图像输出。以ptx0/pixart-900m-1024-ft-large为基础，通过simpletuner调试，适合描绘多种艺术场景，如外星市场、奇幻森林、赛博朋克城市等。用户可借助自定义文本提示，生成详尽且清晰的图像，支持去除模糊、裁剪及不美观的元素。适合创意者、设计师，激发艺术创意与设计灵感。
stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现，支持自定义参数
该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现，支持文本生成图像与图像生成图像的操作，允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库，适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用，并且借鉴了多个知名开源库，是学习和实践的理想资源。
pixtral-12b - 支持多图片交互分析的开源视觉语言模型
GithubHuggingfacePixtraltransformers图像识别多模态开源项目机器学习模型
pixtral-12b基于Transformers框架开发，是一个支持多图片处理的视觉语言模型。该模型可处理图文混合输入，实现图片内容识别、场景描述及图片关系分析。通过简单的API调用，开发者可快速实现多模态对话和图像分析功能。
llava-interleave-qwen-0.5b-hf - 多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究
GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像文本转换多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型，专注于多模态大模型和聊天机器人的研究，支持多图像和多提示生成，适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下，模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略，显著提高了生成效率。
pytorch-animeGAN - 基于PyTorch的轻量级GAN实现 快速将照片转换为动漫风格
AnimeGANGithub人工智能图像风格转换开源项目深度学习计算机视觉
pytorch-animeGAN是AnimeGAN的PyTorch实现,能够快速将真实照片转换为动漫风格。项目提供Hayao、Shinkai和Arcane等多种预训练模型,支持使用预训练模型进行推理或在自定义数据集上训练。除了图像转换,还支持视频转换和批量处理,并集成色彩迁移模块以保留原始图像颜色。该开源项目为开发者和研究人员提供了便捷的动漫风格转换工具。
pytorch-fid - 生成对抗网络图像质量评估工具
FIDFréchet Inception DistanceGANsGithubPyTorchTensorflow开源项目
pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络（GAN）样本质量的Fréchet Inception Distance（FID）分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch，确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层，适应不同的数据集，还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息，便于进行多模型比较，适合研究和开发高质量图像生成模型。
PIA - 个性化图像动画的创新解决方案
GithubPIA动态图像图像动画开源项目文本-图像对齐高动作可控性
PIA是一种个性化图像动画方法，使用插件式模块在文本到图像模型中生成高运动可控性和强文本图像对齐的视频。它支持1024x1024图像，并且在16GB GPU内存下高效运行，兼容Colab和HuggingFace平台。PIA提供多种动画风格和控制参数，如运动幅度和循环动画。通过简便的环境设置和预训练模型下载，用户可以高效地进行图像动画制作。
LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer
GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer
LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。
cross-image-attention - 跨图像注意力机制实现零样本外观迁移
Cross-Image AttentionGithub图像生成开源项目自注意力机制语义对应零样本外观迁移
该项目开发了一种跨图像注意力机制，实现了零样本外观迁移。这种方法利用生成模型的语义理解，在保持目标结构的同时，将外观应用到不同形状的对象上。该技术适用于多种对象类别，对形状、大小和视角变化具有适应性。项目提供了代码实现、使用指南和演示，便于研究人员探索和应用。
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