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StegaStamp

在物理照片中隐匿和提取数据的技术

此页面介绍了一种在图像中隐藏和提取数据的方法,能够在经过打印和摄影负载后保持图像的感知相似性。项目提供了所需的代码和预训练模型,以便复现研究成果。内容涵盖了训练编码器和解码器模型的步骤,并详细说明了在图像中编码和解码信息的过程。

fast-style-transfer - 快速将照片和视频转换为名画风格
GithubTensorFlow图像风格化开源项目机器学习视频风格化风格迁移
本项目利用TensorFlow技术,快速将照片和视频转换为多种名画风格。通过深度学习算法实现毫秒级风格迁移,并提供详细文档和示例,适用于研究和开发。项目采用实例归一化和感知损失优化,确保转换效果精美且实时。
PnPInversion - 先进的扩散模型逆向技术,仅需3行代码即可提升图像编辑效果
GithubPnPInversion图像反演图像编辑开源项目性能评估扩散模型
PnPInversion是一种新型扩散模型逆向方法,通过在源扩散分支纠正逆向偏差,仅需3行代码即可提升图像编辑效果。该技术在保持原图内容的同时提高编辑保真度。研究还提出PIE-Bench基准测试集,包含700张多样化场景和编辑类型的图像。评估显示PnPInversion在编辑性能和推理速度上均优于现有方法。
Photon_v1 - 基于Stable Diffusion的创新文本转图像模型
AI绘图GithubHuggingfacePhotonStable Diffusion图像生成开源项目模型
Photon_v1是基于Stable Diffusion技术的文本到图像生成模型。它可将文字描述转化为视觉图像,适用于创意设计、内容创作、数字艺术等多样化场景。该模型已部署在Hugging Face平台,支持在线推理功能,为用户提供便捷的图像生成体验。Photon_v1具有高效的文本理解能力和图像渲染质量,能够满足各种复杂的图像生成需求。
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。
kencanmix_v1.5 - 稳定扩散与文本到图像生成的优化方案
AI绘图GithubGoogle colabHuggingfacediffusersstable-diffusion开源项目文本到图像模型
kencanmix_v1.5通过整合稳定扩散和谷歌Colab,提供了卓越的文本到图像转换能力,示例图片体现了创新的推理技术,为图像生成探索开辟了新的方向。
CVPR2024-Paper-Code-Interpretation - CVPR 2024 论文资源与解读
CVPR2020CVPR2021CVPR2022CVPR2023CVPR2024Github开源项目
获取CVPR 2024最新论文的下载链接和详细解读。持续更新的内容包括技术直播分享、论文分类汇总及各研究方向的深入分析,帮助用户快速了解计算机视觉领域的最新动态。
SRe2L - 创新的ImageNet规模数据集压缩技术
GithubImageNetNeurIPS大规模数据开源项目数据集蒸馏自监督压缩
SRe2L项目提出了一种新颖的大规模数据集压缩方法,通过'挤压'、'恢复'和'重新标记'三个步骤实现ImageNet规模数据的高效压缩。该方法在NeurIPS 2023会议上获得spotlight展示,为数据集蒸馏领域带来新的研究视角。项目还包括SCDD和CDA等相关工作,共同推动数据集蒸馏技术在大数据时代的应用和发展。
zoom-learn-zoom - 数字变焦机器学习技术驱动摄影效果提升
GithubSR-RAWtensorflowzoom-learn-zoom开源项目数字变焦机器学习
该项目展示了机器学习在摄影数字变焦中的应用,突出使用真实RAW传感器数据进行训练的优势。项目基于TensorFlow开发,可在Ubuntu 16.04 LTS上运行。提供了SR-RAW数据集的下载和使用指南,包括详细的快速推理和训练步骤,并介绍了CoBi损失的实现和数据预处理方法。适用于Sony Digital Camera Raw及其他RAW数据格式,适合计算机视觉和图像处理领域的研究和应用。
tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感
该项目利用zyxt99565的模型,通过diffusers库进行文本到图像的转换,支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic,专注于生成高质量逼真图像。
PIDM - 人像图像生成技术,支持姿态和外观定制
本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成,并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练,该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南,支持自定义数据集。实验比较显示,该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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