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预训练文生图模型概念消除技术

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。

photo2cartoon - 将真实照片转化为卡通风格图像的AI工具
CycleGANGithubPhoto to CartoonU-GAT-IT人像卡通化小视科技开源项目
photo2cartoon项目使用AI技术将真实照片转换为卡通风格图像,通过unpaired image translation方法实现无需成对数据的图像转换。项目采用CycleGAN与U-GAT-IT模型,并结合自研的Soft-AdaLIN归一化方法和Face ID Loss,使生成的卡通画既具有卡通的简洁风格,又保留了清晰的身份特征。用户可通过微信小程序和在线平台体验该技术,并获取开源资源和详细教程进行本地测试和训练。
PopCorn - 多模型融合的文本到图像生成器,带来精致逼真的艺术效果
AI绘图GithubHuggingfacestable-diffusion图像生成幻想艺术开源项目模型现实主义
PopCorn项目通过整合多个艺术模型,使用文本到图像技术,生成精美的视觉内容。该项目结合了Acorn Is Spinning和Coca Cola模型,提供多样化和真实性。无论是梦幻风景还是真人肖像,皆展现出细致的细节和丰富的色彩,代表数字艺术的前沿应用,为用户带来创意和灵感。
instruction-tuned-sd - 基于指令微调的Stable Diffusion图像编辑模型
GithubStable Diffusion低级图像处理卡通化图像处理开源项目指令微调
该项目探索了一种指令微调Stable Diffusion模型的方法,使其能够根据输入图像和特定指令进行图像编辑。结合FLAN和InstructPix2Pix的思想,项目通过构建指令数据集和训练,提升了模型执行图像转换任务的能力。研究涵盖卡通化和低级图像处理,并开源了相关代码、模型和数据集。
DIVA - 扩散模型辅助CLIP增强视觉理解能力
AI视觉CLIPDIVAGithub开源项目扩散模型迁移学习
DIVA是一种创新方法,利用扩散模型作为视觉助手优化CLIP表示。通过文本到图像扩散模型的生成反馈,DIVA无需配对文本数据即可提升CLIP视觉能力。在MMVP-VLM细粒度视觉评估基准上,DIVA显著提升了CLIP性能,同时保持了其在29个图像分类和检索基准上的强大零样本能力。这为增强视觉语言模型的视觉理解开辟了新途径。
NyankoMotsiX - 精准动漫图像生成,丰富视觉效果与个性化功能
AI绘图AnimeGithubHuggingfacestable-diffusion可爱开源项目文本到图像模型
NyankoMotsiX项目采用diffusers技术与Stable-Diffusion模型,生成高质量的动漫图像,专注可爱与独特风格。项目功能涵盖场景深度、角色表情及细致描绘,可通过简单文本实现丰富视觉效果。更新后进一步提升图像清晰度与细节,满足艺术家及爱好者对高分辨率创作的需求,同时兼顾多样化的图像生成场景,促进视觉创新。
AnyDoor - 实现对象级图像灵活定制和编辑
AnyDoorGithub图像定制开源项目深度学习目标级处理零样本学习
AnyDoor是一种零样本对象级图像定制技术,实现灵活的图像编辑。它能将参考对象无缝插入目标图像,保持风格一致性和真实感。项目提供训练和推理代码、预训练模型及在线演示。AnyDoor适用于虚拟试穿、换脸等任务,也可作为区域到区域生成任务的基础模型。该技术为图像编辑和生成领域提供了新的可能性。
ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型
GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型
ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型,专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络,能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术,ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析,为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。
ThemeStation - 新颖的主题感知3D生成方法
3D资产生成AI图像生成GithubSIGGRAPHThemeStation主题一致性开源项目
ThemeStation提出了一种新颖的主题感知3D生成方法。该方法采用两阶段框架,首先生成概念图像,然后进行参考信息指导的3D建模,以创建主题一致且多样化的3D资产。通过创新的双重分数蒸馏损失,ThemeStation有效利用输入示例和合成概念图像的先验知识。实验结果显示,该方法在生成高质量、多样化的主题感知3D模型方面表现优异,并可应用于可控3D-to-3D生成等多个场景。
ReplaceAnything - 先进的AI图像替换工具 实现精准内容编辑
AI绘图GithubReplaceAnything内容替换图像编辑开源项目深度学习
ReplaceAnything是一个开源的AI图像替换工具,支持服装、背景、人物等多种元素的精准替换,同时保持遮罩区域完整。该项目由阿里巴巴智能计算研究院开发,现已在HuggingFace和ModelScope平台发布演示版本。ReplaceAnything为图像编辑提供了新的可能,展现了AI在内容创作领域的潜力。
ml-mgie - 基于多模态大语言模型的智能图像编辑技术
GithubMGIE图像编辑多模态大型语言模型开源项目指令引导
MGIE项目通过多模态大语言模型增强指令式图像编辑能力。该技术生成详细指令并提供明确指导,使编辑模型能更准确理解和执行编辑意图。结合端到端训练的视觉想象和图像操作,MGIE为图像编辑提供更灵活精确的控制方法。
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