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VectorFusion-pytorch

文本驱动的像素扩散模型到可编辑矢量图形转换工具

VectorFusion-pytorch是一个文本到SVG生成工具,将基于像素的扩散模型抽象化为可导出的矢量图形。支持图标、像素艺术和素描等多种风格,提供详细的安装指南和使用示例。该工具可将光栅图像转换为矢量图,并通过LSDS微调实现高质量的文本引导矢量图形合成。项目提供Docker使用指南和多个案例展示,包括悉尼歌剧院、明朝花瓶、宇航员和吉他等不同主题的矢量图生成过程。此外,VectorFusion-pytorch还支持自定义风格和参数调整,为用户提供灵活的创作空间。

muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架
AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目
muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型,支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程,包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法,为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。
ProFusion - 高效定制化文本到图像生成的无正则化方法
AI绘图GithubProFusionStable Diffusion开源项目文本生成图像自定义模型
ProFusion是一个创新的文本到图像生成框架,专为定制预训练大规模模型而设计。该框架仅需一张测试图像和单个GPU,即可为独特概念生成多样创意图像。ProFusion采用无正则化方法,有效保留图像细节,并能构建定制数据集用于训练免调整的AI助手。此外,它还支持处理复杂输入,同时生成文本说明和图像,无需额外微调。
vectorflow - 高效、容错的开源码向量嵌入处理流程
API端点GithubVectorFlow向量嵌入开源开源项目高吞吐量
VectorFlow 提供高效、可靠的 API 端点,能够快速处理和存储大量原始数据的向量嵌入。支持多种文本格式(如 TXT、PDF、HTML、DOCX),推荐在生产环境中使用 Kubernetes 部署。用户可以通过 Python 客户端或 Docker-Compose 快速本地运行。项目当前为 MVP 版本,具备重试功能、集成 AWS S3 和自定义块校验 Webhook 等特性。访问官方文档或加入社区以了解更多信息及使用案例。
text2cinemagraph - 文本描述生成电影图像的全自动方法
GithubODISEOptical Flow PredictionPyTorchStable DiffusionText2Cinemagraph开源项目
该项目提供了一种由文本描述生成映画图的全自动方法。通过Stable Diffusion技术,从自然图像和视频数据集中提取语义信息,预测并传递运动到艺术风格图像中,生成电影图像。详细说明了环境设置、预训练模型下载及推理和训练指南,适用于高级图像处理和动画生成的用户。
video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破
GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成
video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构,将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好,为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。
LIVE-Layerwise-Image-Vectorization - 基于层次化方法的图像矢量化技术
CVPRGithubLIVESVG生成图像矢量化开源项目计算机视觉
LIVE-Layerwise-Image-Vectorization是一个图像矢量化项目,采用逐层生成SVG的方法拟合栅格图像。该技术通过递归学习视觉概念,添加和优化闭合贝塞尔路径来重建输入图像。LIVE能以更少的路径实现精确的图像重建,展示了紧凑的层次化表示能力。这一方法在图像矢量化领域具有潜在应用价值,可能对图形设计和图像处理等领域产生影响。
SVG.io - 将文本智能转换为SVG矢量插图的在线平台
AIAI工具SVG生成器商业用途文本转图像矢量图形
SVG.io是一个基于人工智能的在线平台,可将文本和图像转换为SVG矢量插图。该工具支持快速转换,通常在10秒内完成。平台提供每日免费使用额度,同时提供付费升级选项以获取更多功能。SVG.io适用于需要可扩展、互动性强的矢量图形的设计师、开发者和创意专业人士。
stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现,支持自定义参数
该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现,支持文本生成图像与图像生成图像的操作,允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库,适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用,并且借鉴了多个知名开源库,是学习和实践的理想资源。
Vecentor - 智能矢量图形生成平台
AI工具AI绘图SVG生成Vecentor矢量图制作设计工具
Vecentor是一个创新的矢量图形生成平台,利用先进的人工智能技术为设计师和前端开发者提供多样化的SVG图像。平台支持通过简单的文字描述生成可编辑的矢量图形,这些图形可以在主流矢量软件中进行二次创作,也可直接应用于编程项目。Vecentor提供多种预设风格和代码级SVG输出,致力于优化创意工作流程,为用户提供便捷高效的工具以创建独特专业的矢量图形。作为领先的人工智能SVG生成工具,Vecentor正在重新定义矢量图形创作的未来。
rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制
AI绘图GithubICCV 2023Rich-Text-to-ImageStable Diffusion开源项目文本生成图像
Rich-Text-to-Image项目利用富文本格式信息增强文本到图像生成的控制能力。该项目通过字体大小、颜色、样式和脚注等格式实现精确的颜色渲染、局部风格控制和详细区域合成。这种方法支持token显式重新加权,可与Stable Diffusion等主流模型集成,提供更精细的图像生成控制。项目开源了代码实现,并提供在线演示和相关论文,为文本到图像生成领域开辟了新的研究方向。
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