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无需级联网络的高效图像视频生成模型

RIN生成扩散模型图像生成PyTorch自条件Github开源项目

Recurrent Interface Network (RIN)是一个基于PyTorch的深度学习模型，用于高效生成高质量图像和视频。该模型结合了诱导集合注意力块、潜在空间自我调节技术和新型噪声函数，无需使用级联网络即可实现出色的生成效果。RIN还支持高分辨率图像的增强噪声处理和线性gamma调度，为图像生成任务提供了灵活的解决方案。

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介绍相关项目
AOT-GAN-for-Inpainting - 基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术
AOT-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率
AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型，旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术，分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式，而SoftGAN则通过改进判别器训练，提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。
gill - 使用多模态语言模型的图像生成方法
CC3MGILLGithub图像生成多模态语言模型开源项目训练
GILL模型可处理交互的图像和文本输入以生成文本、检索图像及生成新图像。本文详细介绍了GILL模型的代码、预训练权重、环境设置、预训检查点和视觉嵌入的安装步骤。此外，还包括推理、训练及评估的指南，及启动Gradio演示的操作步骤。更多详情请参阅相关研究论文及项目页面。
InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展
GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集
InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型，提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本，以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法，在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新，提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据，为研究和开发提供有力支持。
Tune-A-Video - 图像扩散模型微调实现高质量文本到视频转换
GithubTune-A-Video人工智能开源项目扩散模型文本生成视频计算机视觉
Tune-A-Video项目通过微调预训练的文本到图像扩散模型，实现高质量文本到视频生成。该方法仅需一个视频-文本对作为输入，即可快速适应新的视频生成任务。支持Stable Diffusion等多种预训练模型，能生成多样化风格的视频内容。项目开源代码实现，提供在线演示和预训练模型，为研究和开发提供便捷的文本到视频生成工具。
pix2pix - 利用条件对抗网络的图像到图像翻译实现
Conditional Adversarial NetworksCycleGANGithubImage-to-Image TranslationPyTorchpix2pix开源项目
使用条件对抗网络实现图像到图像翻译，支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果，并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型，并附有详细的安装、训练和测试指南。
pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑
GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率
此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法（如2048x1024），可以将语义标签图转化为真实感图像，或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU，提供详细的安装、测试和训练指南，支持多GPU和自动混合精度训练。
VEnhancer - 提升文本到视频生成质量的时空增强框架
AI视频处理GithubVEnhancer开源项目扩散模型空间时间增强视频生成
VEnhancer是一个时空增强框架，旨在提高文本到视频(T2V)生成模型的输出质量。该框架基于ControlNet结构，整合了预训练视频扩散模型的多帧编码器和中间块，构建可训练的条件网络。VEnhancer接收低分辨率关键帧和完整噪声潜在帧作为输入，通过噪声增强和下采样因子进行网络调节，从而生成更高质量、更连贯的视频内容。
diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑
Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉
diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架，用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型，支持FFHQ、LSUN等数据集，实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本，为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。
RectifiedFlow - 直线路径优化的快速数据生成与传输技术
GithubRectified Flow图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
RectifiedFlow是一种新型机器学习方法，通过连接样本间的直线路径并学习ODE模型，建立分布间的传输映射。该方法反复优化ODE轨迹，实现高效的一步生成，在保持多样性的同时提高了FID指标。RectifiedFlow在生成建模和无监督域转移方面具有广泛应用前景，为图像生成和数据处理领域提供了新的解决方案。
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。
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