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shap-e

基于文本和图像生成创意3D模型的开源工具

Shap-E是一个开源的3D模型生成工具,能够基于文本描述或图像输入创建独特的3D模型。项目提供了官方代码和预训练模型,支持文本到3D和图像到3D的转换。用户可通过pip轻松安装,并使用Jupyter notebooks快速上手。Shap-E展示了强大的创意能力,如根据'看起来像鳄梨的椅子'等提示生成相应的3D模型。

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。
dreamshaper-7 - 支持写实与动漫风格的Stable Diffusion图像生成模型
DreamshaperGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习
Dreamshaper-7是基于stable-diffusion-v1-5改进的图像生成模型。作为第7代版本,该模型增强了LoRA支持性能,优化了写实和动漫风格的生成效果,并改进了NSFW内容处理。模型采用Diffusers框架,支持文本生成图像功能,便于开发者快速部署应用。与早期版本相比,新版本在图像多样性和质量方面得到提升。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型,采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成,提供预训练权重、推理和训练代码,以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径,可应用于艺术设计等多个领域。
epiCRealism - Stable Diffusion模型实现真实感图像生成
AI绘图GithubHuggingFaceHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型模型
epiCRealism是一个基于Stable Diffusion的开源模型,专注于生成高质量真实感图像。该模型支持多种场景创作,包括人像、风景和幻想题材,能够呈现细腻的细节和逼真效果。epiCRealism易于集成到各类图像生成项目中,为创作者和开发者提供了实现视觉创意的有力工具。
SV3D - 单图生成多角度3D视图的创新视频技术
3D建模AI工具Stable Video 3D单图3D生成新视角合成视频扩散模型
SV3D是一种基于稳定视频扩散技术的3D视频生成工具,能将单一图像转化为动态3D视图和网格模型。它提供SV3D_u和SV3D_p两种模型,适用于不同场景。SV3D在多视角合成和3D生成方面表现优异,可用于商业和非商业领域,为用户提供高质量、一致性强的3D可视化效果。
emi - AI驱动的动漫风格插画生成工具 支持商用创作
AI绘图EmiGithubHuggingfaceStable Diffusion XL商用利用开源项目模型画像生成AI
Emi是一款AI艺术生成工具,由AI Picasso公司开发。它采用Stable Diffusion XL 1.0技术,专门用于创作动漫风格插画。Emi的特点是支持商业用途,且训练数据不含未授权转载图像,确保了生成内容的合法性。用户可通过在线演示或下载模型文件使用Emi。
Emu3-Gen - 统一模型驱动的AI系统实现图像文本与视频的生成与理解
AI生成Emu3GithubHuggingface图像处理多模态模型开源项目模型深度学习
Emu3采用单一变换器架构,将图像、文本和视频转化为统一序列空间进行处理。通过纯粹的下一标记预测训练方式,该系统在图像生成、视觉语言理解和视频生成等多个任务中展现出优异性能。与SDXL、LLaVA-1.6等专门模型相比,Emu3以更简洁的架构实现了更强的多模态处理能力。
AI2image - 智能在线文本转图像生成工具
AI工具AI生成图像个性化图像图像生成工具社交媒体营销网站设计
AI2image是一款基于OpenAI Dall-E技术的文本转图像生成工具,可根据文字描述创建自定义图像。支持自由创作、博客横幅和社交媒体帖子等多种模式,并可调整图像风格和元素。适用于网站着陆页、博客插图、电子邮件营销和社交媒体内容创作。这款AI生成图片工具采用订阅制,提供7天免费试用,是内容创作者和营销人员提升图像创作效率的理想选择。
MeshAnything - 自回归Transformer实现的3D网格生成技术
Github三维模型生成人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉
MeshAnything是一种基于自回归Transformer的3D网格生成技术,可根据输入生成高质量3D模型。支持网格和点云输入,能生成最多800面的模型。提供命令行接口和Gradio演示,适用于3D重建、扫描等场景。项目采用Python实现,支持Ubuntu系统和CUDA 11.8。安装简便,可通过pip直接安装或从GitHub克隆。目前已发布350m版本,并推出支持1600面的V2版本。
Awesome-3D-AIGC - 3D生成AI前沿资源与研究综述
3D AIGC3D建模Github开源项目深度学习生成式AI计算机视觉
该项目汇集3D人工智能生成内容(AIGC)领域的最新论文和开源资源,涵盖文本到3D生成、图像到3D生成、3D编辑、人体头像生成等多个研究方向。项目提供开源实现、数据集和教程视频等实用资源,帮助研究者和开发者跟踪3D AIGC技术的最新进展,为相关创新和应用提供参考。
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