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DeepImage-an-Image-to-Image-technology

强大而多样化的图像生成与转换技术集合

Image-to-ImageGANDeepImageStyleGANCycleGANGithub开源项目

DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。

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介绍相关项目
Gen-Image - 无需注册的免费AI图像生成工具
Gen-Image是一个基于机器学习和人工智能技术的免费图像生成平台。无需注册即可使用，用户可直接在线创作各种风格和主题的AI图像。由Publikey Sàrl开发的这一工具旨在简化AI图像生成过程，为创意和设计工作提供便捷解决方案。该平台致力于让更多人轻松体验和使用AI图像生成技术，为用户提供了一个无需繁琐注册流程的便利工具。
stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型，可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术，生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色，主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制，但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途，不适用于生成事实性或真实性内容。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型，其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型，仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计，PixArt-α在大幅降低训练成本的同时，保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
Image AI - 多样化图像生成工具，激发无限创意灵感
AI图像增强AI工具AI绘图图像生成器着色页角色生成器
Image AI整合多样化图像生成工具，包括RPG角色、动漫人物和通用图像等类型。平台特色功能涵盖角色肖像、艺术创作及DnD内容生成。此外，还提供图像放大、修复和去背景等增强服务。借助创新技术，Image AI为创作者提供便捷高效的视觉内容制作体验。
IP-Adapter-Instruct - 多任务图像生成的突破性技术
GithubIP Adapter Instruct图像生成多任务学习开源项目扩散模型条件控制
IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术，融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务，包括风格迁移和对象提取，同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性，提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色，为扩散模型的发展提供了新的可能性。
PSGAN - 姿势和表情鲁棒的空间感知妆容迁移技术
GithubPSGAN人脸识别妆容迁移开源项目深度学习计算机视觉
PSGAN是一种新型的妆容迁移技术，能够在不同姿势和表情下实现精确的妆容转移。该技术利用空间感知GAN架构，支持高度定制化的妆容效果，并能保留细节。PSGAN不仅适用于静态图像，还可应用于视频中的实时妆容迁移，为计算机视觉和美妆行业带来新的研究方向。项目还增加了使用拉普拉斯变换的高分辨率人脸支持功能，进一步提升了技术的应用范围和效果。PSGAN的开源代码支持GPU推理和训练，为研究者和开发者提供了便利的实验环境。
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络（GAN）如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore，未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南，并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员，项目中展示了技术实现的详细结果，还提供了参考文献和讨论资源。
PIDM - 人像图像生成技术，支持姿态和外观定制
本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成，并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练，该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南，支持自定义数据集。实验比较显示，该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。
stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型，支持多样化创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术，它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体，包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域，但存在一些局限性，如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途，不应用于生成有害或违法内容。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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