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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。

HeadStudio - 文本生成3D可动画头像的开源项目
3D高斯散射GithubHeadStudio可动画化头像头像生成开源项目文本到头像
HeadStudio是一个基于3D高斯散射技术的开源项目,能够将文本描述转换为可动画的头像。该项目在生成静态和动态头像方面表现出色,具有良好的语义对齐、表情变形和实时渲染能力。与现有方法相比,HeadStudio生成的头像拥有较高的保真度和自然的动画效果,为虚拟人物创作提供了新的技术支持。
DiffusionGPT - LLM驱动的多功能文本转图像生成系统
DiffusionGPTGithub人工智能图像生成大语言模型开源项目文本生成图像
DiffusionGPT是一个利用大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。该系统能适应多种类型的提示,并整合专业领域模型。DiffusionGPT通过LLM技术,提供了一个统一的生成平台,可处理多样化的输入并生成图像。项目提供开源代码、在线演示和使用指南,方便研究人员和开发者进行实验和应用。
PIA - 个性化图像动画的创新解决方案
GithubPIA动态图像图像动画开源项目文本-图像对齐高动作可控性
PIA是一种个性化图像动画方法,使用插件式模块在文本到图像模型中生成高运动可控性和强文本图像对齐的视频。它支持1024x1024图像,并且在16GB GPU内存下高效运行,兼容Colab和HuggingFace平台。PIA提供多种动画风格和控制参数,如运动幅度和循环动画。通过简便的环境设置和预训练模型下载,用户可以高效地进行图像动画制作。
Realistic_Vision_V4.0_noVAE - 多功能AI图像生成模型 支持多种风格与场景
AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXLRealDreamXL开源项目提示词模型
这是一款开源AI图像生成模型,支持写实、梦幻等多种风格创作。模型提供了负面提示词和生成参数等使用建议,助力用户获得理想效果。该模型适用于生成高质量的人像、风景和创意图像,可应用于艺术创作、设计和内容制作等领域。此项目还包含ParagonXL和NovaXL等系列模型,均可在Mage.Space平台上使用。
parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现 基于注意力的文本到图像生成
GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
本项目是Google Parti模型的PyTorch实现,Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化,提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程,支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。
FuzzyHazel - 文本到图像生成的稳定扩散模型及LoRA融合应用
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion下载链接开源项目模型模型合并艺术风格
FuzzyHazel项目致力于探索稳定扩散模型与LoRA技术在文本到图像生成中的应用。通过整合多样化模型,如HazyAbyss、OctaFuzz、MareAcernis等,并使用EasyNegative和pastelmix-lora资源优化,项目展现了多样的高质量图像生成能力。利用权重公式合并模型,提供了对图像生成的细致控管。同时,项目重视图像合并时的色彩、细节和结构的准确性,为高精度图像生成行业提供了新的解决方案,显示出其在AI艺术和设计中的潜力。
ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型
GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成
ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。
Text2Video - 文本生成视频模型
GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成
Text2Video采用深度学习技术,通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络,从文本生成视频,该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法,具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。
HumanSD - 基于骨骼引导的人体图像生成模型
GithubHumanSDStable Diffusion人物图像生成开源项目扩散模型骨架引导
HumanSD是一个基于骨骼引导的扩散模型,用于生成可控的人体图像。该模型通过热图引导去噪损失对稳定扩散模型进行微调,增强了骨骼条件的控制能力,同时减轻了灾难性遗忘。HumanSD在三个大规模人体数据集上训练,其中两个是新建立的。相比现有方法,HumanSD在复杂姿势、绘画风格、多人场景和细节方面表现更佳。
HAT - 激活更多像素的图像超分辨率转换器
GithubHATTransformer图像超分辨率开源项目深度学习计算机视觉
HAT是一个开源的图像超分辨率项目,采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平,参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型,能够处理各种图像重建任务。
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