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ThemeStation

新颖的主题感知3D生成方法

ThemeStation3D资产生成主题一致性AI图像生成SIGGRAPHGithub开源项目

ThemeStation提出了一种新颖的主题感知3D生成方法。该方法采用两阶段框架，首先生成概念图像，然后进行参考信息指导的3D建模，以创建主题一致且多样化的3D资产。通过创新的双重分数蒸馏损失，ThemeStation有效利用输入示例和合成概念图像的先验知识。实验结果显示，该方法在生成高质量、多样化的主题感知3D模型方面表现优异，并可应用于可控3D-to-3D生成等多个场景。

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介绍相关项目
MS-Diffusion - 基于布局引导的多主体零样本图像个性化框架
GithubMS-Diffusion图像生成多主题个性化布局引导开源项目零样本学习
MS-Diffusion是一个多主体零样本图像个性化框架，利用布局引导技术提高生成质量。该框架通过接地令牌和特征重采样器保持细节保真度，并引入多主体交叉注意力机制协调主体组合。实验显示，MS-Diffusion在图像和文本保真度方面表现优异，有助于推进个性化文本到图像生成技术的发展。
Attend-and-Excite - 文本到图像扩散模型中的注意力机制优化
AIAttend-and-ExciteGithubStable Diffusion图像生成开源项目跨注意力
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。
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。
Stable Diffusion 3 - 探索Stable Diffusion 3的高级文本到图像生成能力
AI工具AI绘图Stable Diffusion 3人工智能图像质量文本生成图像
Stable Diffusion 3是Stability AI开发的先进文本到图像模型，在图像质量、多主题处理和文本遵循方面有显著提升。本站提供免费在线体验，用户可通过文本提示生成高质量图像。网站详细介绍了Stable Diffusion 3的核心特性，并提供API接口和下载选项，满足开发者和研究人员的不同需求。探索AI驱动的图像生成新境界，体验Stable Diffusion 3的强大功能。
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。
photoMovieXFinal - 基于Stable Diffusion的写实人像与科幻场景生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion写实肖像开源项目文生图模型科幻场景
PhotoMovieXFinal是一个基于Stable Diffusion的AI图像生成模型，专注于写实人像和科幻场景创作。模型支持从文本到图像的转换，可生成包含3D渲染、电影感和手绘效果的高清图像。其输出风格涵盖从古典人像到未来科幻等多个领域，适用于艺术创作和概念设计。
stable-zero123-diffusers - 将单一图像智能转换为精确三维模型的AI技术
GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能内容审核图像生成开源项目模型模型安全
这是一个基于Stable Diffusion技术的开源项目，通过AI将2D图像自动转换为3D模型。项目采用Objaverse数据集训练，主要应用于研究领域，可用于艺术创作、教育和产品设计。该技术虽在文字渲染和人像生成方面存在限制，但为计算机视觉领域带来突破性进展。
pixart-900m-1024-ft-v0.6 - 使用稳定扩散技术的创新图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfacecyberpunk风格stable-diffusion图像合成开源项目未来城市模型
此开源项目利用稳定扩散技术，专注于文本生成图像的应用，确保高质量的图像输出。以ptx0/pixart-900m-1024-ft-large为基础，通过simpletuner调试，适合描绘多种艺术场景，如外星市场、奇幻森林、赛博朋克城市等。用户可借助自定义文本提示，生成详尽且清晰的图像，支持去除模糊、裁剪及不美观的元素。适合创意者、设计师，激发艺术创意与设计灵感。
CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架，专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力，实现物体空间位置和视角的灵活调整，同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化，可同时控制视角、位置和文本，在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
DreamWaltz - 基于文本生成3D可动画化虚拟形象和场景
3D动画头像DreamWaltzGithubNeRF人体姿态开源项目文本生成3D
DreamWaltz是一个文本驱动的3D可动画化虚拟形象创建框架，结合了预训练2D扩散模型和人体参数模型。通过优化可变形NeRF表示，该框架能从骨骼条件下的扩散监督中学习，实现3D一致性和对任意姿势的泛化。DreamWaltz不仅可以生成单个可动画化虚拟形象，还能构建复杂场景，实现虚拟形象与物体、环境及其他虚拟形象的交互。
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