StegaStamp

在物理照片中隐匿和提取数据的技术

StegaStamp 隐藏数据图像编码 CVPR 2020 图像解码 Github 开源项目

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。

Stable Cascade - 三阶段AI文本生成图像模型提升效率与质量

AI工具AI绘图Stability AIStable Cascade图像生成开源模型

Stable Cascade是一款由Stability AI开发的AI文本生成图像模型。该模型采用创新的三阶段方法，在图像质量、灵活性和效率方面设立新标准。目前处于研究预览阶段，主要应用于教育和艺术领域。Stable Cascade包括SVD和SVD-XT两个变体，可生成不同帧率和分辨率的视频。尽管存在一些局限性，但在提示对齐和美学质量方面表现优异，为未来商业应用打下基础。

techniques - 一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术，包括分类、分割和对象检测等多种关键技术

Github卫星图像图像分割图像分类对象检测开源项目深度学习

本网站详细介绍一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术，包括分类、分割和对象检测等多种关键技术。这些技术有助于处理复杂的图像尺寸和多元的对象类别，适用于城市规划、环境监测等多个领域。

Destocker - 将普通照片转化为艺术作品的AI图像处理平台

AIAI工具Destocker图像处理照片编辑生成式AI

Destocker是一个AI图像处理平台，使用生成式AI技术将照片转化为艺术作品。平台提供简单的界面，支持图像结构调整、颜色控制和风格转换。功能包括提示词驱动修改、3D渲染增强和照片风格转换。采用按需付费模式，提供免费积分体验。适合个人创作者和专业设计师使用，满足多样化的图像处理需求。

LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型

ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目

LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。

Phased-Consistency-Model - 高效文本条件图像生成的新方法

GithubPCM一致性模型图像生成开源项目文本条件深度学习

Phased Consistency Model (PCM)是一种新型图像生成技术,可在少量步骤内生成高质量的文本条件图像。该模型解决了先前一致性模型在文本条件生成中的局限,如灵活性不足、结果不一致以及低步骤效果差等。PCM采用分阶段处理ODE轨迹的方法,提高了训练效率并改善了生成效果。在不同步骤数设置下,PCM均展现出优异性能,为快速图像生成领域提供了新的解决方案。

SmartCropper - 智能图片裁剪库，适用于身份证、名片和文档

GithubSmartCropperTensorFlowopencv开源项目智能图片裁剪机器学习

SmartCropper 是一个智能图片裁剪库，适用于身份证、名片和文档等照片。它使用基于 OpenCV 的智能算法识别边框，提供拖动锚点手动调节选区和放大镜定位功能，并通过透视变换裁剪和矫正选区来还原正面图片。该库支持丰富的 UI 设置，包括辅助线、蒙版、锚点和放大镜等，通过使用 TensorFlow 的 HED 网络优化智能选区算法，提高识别率，尤其适用于大图片的高效裁剪。

StableVideo - 通过文本驱动实现一致性扩散的视频编辑技术

GithubHuggingFaceStableVideodiffusion开源项目文本驱动视频编辑

SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法

GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知

SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。

B-LoRA - 图像风格内容分离的创新技术

B-LoRAGithubLoRAStable Diffusion XL图像风格化开源项目风格内容分离

B-LoRA是一种创新的图像处理技术，结合Stable Diffusion XL和Low-Rank Adaptation，实现单一输入图像的风格与内容隐式分离。这种方法支持图像风格迁移、文本引导的图像风格化和一致性风格生成等多样化应用。B-LoRA为图像编辑和创意设计领域提供了新的可能性，能够有效地处理和转换图像的视觉元素。

Visual-Style-Prompting - 创新的视觉风格提示方法实现文本到风格化图像生成

GithubVisual Style Prompting开源项目扩散模型文本到图像生成自注意力机制风格控制

Visual-Style-Prompting项目提出创新的视觉风格提示方法，通过交换自注意力层键值实现多样化图像生成并保持特定风格。无需微调即可使用，生成图像忠实反映参考风格。经广泛评估，该方法在多种风格和文本提示下表现优异，准确匹配文本描述并最佳呈现参考风格。

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