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预训练文生图模型概念消除技术

Concept Ablation文本到图像模型版权材料移除艺术风格图像生成Github开源项目

Concept Ablation 项目开发了一种从预训练文本到图像扩散模型中移除特定概念的方法。通过将目标概念的图像分布匹配到锚概念分布，如将'Grumpy Cat'匹配到'Cat'，实现了高效的概念消除。该技术可以去除版权材料、记忆图像等，同时保留相关概念，无需重新训练模型。在特定对象实例、艺术风格和记忆图像等多种任务中表现优异。

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介绍相关项目
MACE - 扩散模型中的大规模概念擦除技术
GithubMACE人工智能图像生成开源项目扩散模型概念消除
MACE是一种用于扩散模型的大规模概念擦除框架。该技术可同时擦除多达100个概念，并在泛化性和特异性间达成平衡。通过结合闭式交叉注意力优化和LoRA微调，MACE能有效消除不需要的概念信息。在对象、名人、显式内容和艺术风格擦除等多项任务评估中，MACE的性能均超越了现有方法。
MultiBooth - 基于文本的多概念图像生成技术
GithubMultiBooth图像生成多概念定制开源项目扩散模型文本到图像
MultiBooth是一种新型多概念图像生成技术，通过单概念学习和多概念集成两个阶段提高了生成效果。该方法使用多模态图像编码器和概念编码技术，学习每个概念的表示，并利用边界框定义生成区域，实现高质量的多概念图像生成。MultiBooth在生成质量和计算效率方面均优于现有方法，为文本到图像生成领域提供了新的解决方案。
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。
Imagen - 文字生成图片的AI技术
AI工具AI开发COCO FIDImagen扩散模型文本到图像模型训练热门语言模型
Imagen，一种先进的AI图片生成工具，利用深度语言理解和极致的图像真实性，实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录，还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统，优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题，当前未开放源代码或公共演示版本。
photo-background-generation - 基于文本引导的扩散模型实现对象背景一致性
GithubHuggingfaceSalient Object-Aware Background Generation开源项目文本指导扩散模型模型物体膨胀电子商务广告背景生成
该开源项目通过文本引导的扩散模型，解决显著对象背景生成中的'对象扩展'问题，保持对象身份和背景的一致性。适合商业广告等需要清晰度的场景。项目已被CVPR 2024采用，提供创新的背景生成方法。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
Paint-by-Example - 通过扩散模型进行示范导向的图像编辑
GithubHuggingfacePaint by Example图像编辑开源项目扩散模型自监督训练
该项目通过自监督训练，重新组合源图像及示范图像，避免了直接复制粘贴带来的伪影。采用任意形状掩码和无分类器指导，提升编辑过程的可控性，并通过一次性前向扩散模型实现高保真图像编辑。项目展示了对自然图像的高效可控编辑效果，提供了预训练模型、测试基准和量化结果，适用于图像编辑和生成的研究与应用。
Attend-and-Excite - 文本到图像扩散模型中的注意力机制优化
AIAttend-and-ExciteGithubStable Diffusion图像生成开源项目跨注意力
研究表明，当前的文本到图像生成模型在特定语义表达方面存在不足。为解决这一问题，提出了基于注意力机制的语义护理（Generative Semantic Nursing, GSN）方法。此方法通过在推理过程中调整模型的交叉注意单元，使生成的图像更准确地反映输入文本中的多个对象和属性。相比其他方法，该技术在各种文本提示下表现出更高的语义忠实度，并提供详细的实现步骤和代码，以便研究人员进行实验与复现。
InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法
GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成
InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件，可灵活指定实例位置，包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术，InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍，掩码输入的IoU提高1.7倍，为图像生成和编辑领域带来新的可能性。
latent-consistency-model - 高效快速的少步推理图像合成模型
AI绘图GithubLatent Consistency Models图像生成开源项目扩散模型深度学习
Latent Consistency Models (LCM) 是一种创新的图像生成技术,通过将分类器自由引导蒸馏到模型输入中,实现高效的少步推理。LCM支持文本到图像和图像到图像的生成,在极短时间内生成高质量图像,同时提供多种易用的演示。该技术在保持图像质量的同时显著缩短推理时间,为实时图像生成提供了新的可能性。
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