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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。

stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
datasetGPT - 基于大型语言模型的文本数据集生成工具
API接口GithubdatasetGPT命令行工具大语言模型开源项目数据集生成
datasetGPT是一个命令行工具和Python库,用于通过大型语言模型生成文本数据集。支持OpenAI、Cohere和Petals等多个LLM后端,可生成文本和对话数据。适用于构建AI检测器训练语料库、收集LLM生成的对话数据集进行研究,以及批量处理文本等场景。通过灵活的参数配置,datasetGPT能够生成多样化的数据集。
HistoSSLscaling - 病理组织图像自监督学习新方法
GithubPhikonViT开源项目掩码图像建模组织病理学自监督学习
HistoSSLscaling项目开发了基于掩码图像建模的自监督学习方法,用于病理组织图像分析。该项目的Phikon模型在4000万张全癌种病理切片上预训练,在多项下游任务中表现出色。项目提供了预训练模型、代码和数据集特征,为计算病理学研究提供支持。
freeGPT - 免费访问多种文本与图像生成模型
GithubPython库freeGPT图像生成开源项目文本生成生成模型
freeGPT 提供免费下载和使用多种文本与图像生成模型,包括 gpt3 和 gpt4。通过安装并使用 Python 代码,即可轻松实现文本或图像生成。此外,还支持官方 Discord 机器人,提供更多应用实例和技术支持。
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译
CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络
该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现,支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型,提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤,以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统,兼容最新的PyTorch版本,并提供Docker和Colab支持,便于快速上手。
Anime2Sketch - 动漫、插画和漫画图像的草图提取工具
Anime2SketchGithub图像处理开源项目深度学习草图提取
Anime2Sketch是一款适用于插画、动漫艺术和漫画图像的草图提取工具。基于《Adversarial Open Domain Adaption for Sketch-to-Photo Synthesis》论文,提供测试代码和预训练权重。支持Linux、macOS和Docker环境,推荐使用Anaconda的Python 3版本,兼容CPU和NVIDIA GPU。提供详细的安装、下载和测试指南,以及Docker运行指令。
evalplus - 提升大语言模型代码生成评估的框架
EvalPlusGithubHumanEval+LLM评估MBPP+代码生成开源项目
EvalPlus是一个开源框架,旨在严格评估大语言模型的代码生成能力。它包含HumanEval+和MBPP+两个增强数据集,测试用例数量大幅提升。该框架提供精确评估、代码严谨性检验、LLM生成样本等功能,可显著加速相关研究。EvalPlus支持代码生成、后处理和评估全流程,在GitHub开源并提供Docker镜像,便于研究人员使用。
SDXL Turbo Online - 快速高质量的AI文本转图像模型
AI工具AI绘图SDXL TurboStability AI图像生成文本生成图像
SDXL Turbo是一种基于对抗扩散蒸馏技术的先进文本到图像生成模型。作为SDXL 1.0的快速版本,它能在单次网络评估中生成高质量、逼真的图像。通过将生成步骤从50减少到1,SDXL Turbo实现了实时高质量图像合成。该模型广泛应用于内容创作、电子商务和设计等领域。尽管目前存在512x512像素分辨率限制等局限性,SDXL Turbo仍是文本到图像合成技术的重要进展。
AIGS - AI生成图像作为数据源的前沿探索与应用
AI生成图像Github开源项目数据源深度学习综述计算机视觉
AIGS项目系统研究了AI生成图像(AIGC)作为数据源的最新发展。通过对方法和应用的分类,该项目全面概述了AIGC在视觉领域的进展,包括生成模型、神经渲染等技术,以及在2D/3D视觉感知、图像生成和自监督学习等方面的应用。此外,项目整理了相关数据集,为AIGC研究提供了丰富资源。
ReVersion - 图像关系反演技术及其在扩散模型中的应用
GithubNanyang Technological UniversityReVersion关系反演图像生成开源项目深度学习
ReVersion框架提出了一种名为关系反演的新任务,通过从示例图像中捕捉并应用关系提示,生成新的关系特定场景。该项目支持Hugging Face集成,提供预训练模型和基准测试。最新更新包括代码优化和训练代码发布。用户只需克隆仓库并配置Conda环境,即可实现关系反演和多样化图像生成。
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