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Attend-and-Excite

文本到图像扩散模型中的注意力机制优化

Attend-and-ExciteStable DiffusionAI图像生成跨注意力Github开源项目

研究表明，当前的文本到图像生成模型在特定语义表达方面存在不足。为解决这一问题，提出了基于注意力机制的语义护理（Generative Semantic Nursing, GSN）方法。此方法通过在推理过程中调整模型的交叉注意单元，使生成的图像更准确地反映输入文本中的多个对象和属性。相比其他方法，该技术在各种文本提示下表现出更高的语义忠实度，并提供详细的实现步骤和代码，以便研究人员进行实验与复现。

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介绍相关项目
T-GATE - 研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制
GithubTGATE图像生成开源项目扩散模型自注意力跨注意力
TGATE项目研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制。研究发现，交叉注意输出在几步推理后可以收敛到固定点，通过采用缓存和重用这些输出的方式，无需额外训练，即可提升现有模型的运行速度10%–50%。TGATE易于集成，提供快速图像生成，适用于CNN U-Net、Transformer和Consistency Model。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
DiG - 基于门控线性注意力的高效可扩展扩散模型
DiGDiffusion ModelsGated Linear AttentionGithub图像生成开源项目深度学习
DiG项目提出了一种基于门控线性注意力的扩散模型,用于解决现有模型在可扩展性和计算效率方面的挑战。该模型在高分辨率下展现出显著的训练速度提升和内存节省,性能优于DiT。DiG在不同计算复杂度下表现出色,随着模型深度/宽度增加或输入令牌增强,FID值持续下降。与其他次二次时间复杂度的扩散模型相比,DiG在多种分辨率下都展现出卓越的效率。
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。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术，以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩，从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇，体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
cross-image-attention - 跨图像注意力机制实现零样本外观迁移
Cross-Image AttentionGithub图像生成开源项目自注意力机制语义对应零样本外观迁移
该项目开发了一种跨图像注意力机制，实现了零样本外观迁移。这种方法利用生成模型的语义理解，在保持目标结构的同时，将外观应用到不同形状的对象上。该技术适用于多种对象类别，对形状、大小和视角变化具有适应性。项目提供了代码实现、使用指南和演示，便于研究人员探索和应用。
stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术
Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。
Visual-Style-Prompting - 创新的视觉风格提示方法实现文本到风格化图像生成
GithubVisual Style Prompting开源项目扩散模型文本到图像生成自注意力机制风格控制
Visual-Style-Prompting项目提出创新的视觉风格提示方法，通过交换自注意力层键值实现多样化图像生成并保持特定风格。无需微调即可使用，生成图像忠实反映参考风格。经广泛评估，该方法在多种风格和文本提示下表现优异，准确匹配文本描述并最佳呈现参考风格。
Imagen - 文字生成图片的AI技术
AI工具AI开发COCO FIDImagen扩散模型文本到图像模型训练热门语言模型
Imagen，一种先进的AI图片生成工具，利用深度语言理解和极致的图像真实性，实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录，还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统，优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题，当前未开放源代码或公共演示版本。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像AI生成模型
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 v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练，可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究，但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供，但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。
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