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HPSv2

文本到图像生成模型评估的全面基准测试框架

HPSv2是一个评估文本到图像生成模型的先进基准测试框架。该框架基于大规模人类偏好数据集HPDv2训练,可准确预测人类对生成图像的偏好。HPSv2提供公平、稳定且易用的评估方法,涵盖动画、概念艺术、绘画和照片四种风格。研究人员可利用HPSv2比较不同模型性能或评估自研模型。项目提供PyPI包和在线演示,便于快速上手使用。

PickScore - 优化文本到图像生成的用户偏好数据集和模型
GithubPickScore开源项目数据集文本生成图像用户偏好
PickScore是一个开源项目,提供数据集和模型用于优化文本到图像生成的用户偏好预测。项目包含Pick-a-Pic v1和v2数据集,以及基于v1训练的PickScore模型。此外,还提供演示、安装指南、推理示例和训练脚本,方便研究人员和开发者进行实验和改进。PickScore致力于提升AI生成图像的质量和用户体验。
T2I-CompBench - 组合式文本到图像生成的全面评估基准
AI模型GithubT2I-CompBench++开源项目文本生成图像组合能力评估基准
T2I-CompBench++是一个用于评估组合式文本到图像生成的增强基准。它引入了人工评估图像-分数对、更全面的组合测试以及被Stable Diffusion 3等模型采用的新评估指标。该基准涵盖颜色、形状、纹理和空间关系等多个方面,通过多种方法全面衡量模型的组合能力。研究人员可利用此基准进行模型训练和评估,促进组合式图像生成技术的进步。
GPTEval3D - 基于GPT-4V的文本到3D生成模型评估框架
GPTEval3D是一个实现了《GPT-4V(ision) is a Human-Aligned Evaluator for Text-to-3D Generation》论文评估指标的开源项目。该框架提供了完整的文本到3D生成模型评估流程,包括数据准备、模型评估和比赛评分。研究者可以利用GPTEval3D评估自己的模型或组织3D生成模型比赛。项目还包含110个精选图像提示和详细的使用说明,方便研究人员快速上手。
pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑
GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率
此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法(如2048x1024),可以将语义标签图转化为真实感图像,或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU,提供详细的安装、测试和训练指南,支持多GPU和自动混合精度训练。
model-vs-human - 用于评估人类与机器视觉差距的Python工具箱
GithubPyTorchTensorFlowmodelvshuman对比模型开源项目视觉
modelvshuman是一个用于评估人类与机器视觉差距的Python工具箱。支持测试包括PyTorch和TensorFlow在内的多种模型,覆盖17个人类比较数据集。项目提供安装指南、示例代码、模型库和数据集加载方式,帮助快速入门并进行自定义模型评估。详细信息请访问项目主页。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
ProteusV0.2 - 基于OpenDalleV1.1的高级AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceProteusV0.2图像生成开源项目模型深度学习计算机视觉
ProteusV0.2是基于OpenDalleV1.1的进阶AI图像生成模型。通过22万张GPTV标注图像微调和1万对高质量AI图像DPO优化,该模型大幅提升了提示词理解和创作能力。ProteusV0.2在复杂面部特征、皮肤纹理以及超现实、动漫、卡通等风格领域均表现卓越,为AI图像生成技术带来新的突破。
Guided-pix2pix - 引导式图像转换,双向特征变换的创新应用
Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法,运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能,生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型,为研究人员提供便利的实验和开发环境。
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。
helm - 全面评估语言模型和文本图像模型的开源框架
GithubHEIMHELMStanford CRFM开源项目文本生成图像模型语言模型评估
HELM是一个开源的评估框架,用于全面分析语言模型和文本到图像模型的性能。该框架提供标准化数据集、统一模型接口和多维度评估指标。HELM不仅关注准确性,还评估效率、偏见和毒性等方面。对于文本到图像模型,HELM涵盖12个关键评估维度,包括图像质量、推理能力和多语言支持。研究人员可借助HELM深入了解模型的优势和潜在风险。
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