Paint-by-Example

通过扩散模型进行示范导向的图像编辑

Paint by Example 图像编辑自监督训练扩散模型 Huggingface Github 开源项目

该项目通过自监督训练，重新组合源图像及示范图像，避免了直接复制粘贴带来的伪影。采用任意形状掩码和无分类器指导，提升编辑过程的可控性，并通过一次性前向扩散模型实现高保真图像编辑。项目展示了对自然图像的高效可控编辑效果，提供了预训练模型、测试基准和量化结果，适用于图像编辑和生成的研究与应用。

stable-diffusion-v1-5-inpainting - 稳定扩散修复模型，提升图像生成与修复能力

GithubHuggingfaceStable Diffusion Inpainting人工智能绘画创意图片生成图像修复开源项目文本生成图像模型

Stable Diffusion Inpainting是一种基于潜在扩散模型的图像生成工具，通过文本提示生成高质量图像，支持遮罩修复。其在LAION-5B数据集上进行训练，应用于艺术和设计领域，具备生成逼真图像的能力，但在复杂文本处理上存在局限。遵循CreativeML OpenRAIL-M许可，可保证合理安全使用。了解训练和应用场景将有助于更有效地进行创新项目开发。

blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术

Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑

Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作，显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略，它解决了图像重建精度问题，并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比，Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快，还实现了更高的编辑精度，同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。

DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具

DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型

DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑，允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑，集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术，提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。

stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 - AI驱动的图像生成和局部修复模型支持高分辨率编辑

GithubHuggingfaceSDXL人工智能修复图像生成开源项目模型绘画

stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1是基于Stable Diffusion XL的AI图像生成和修复模型。该模型支持根据文本提示生成逼真图像，并能进行局部编辑和修复。采用1024x1024分辨率训练，可实现高质量图像处理。用户通过提供原图、蒙版和文本描述，即可完成精准图像编辑。这一工具适用于艺术创作、设计和研究等领域，但仍存在一些限制，例如无法生成可读文本。

instruct-pix2pix - 基于文本指令的智能图像编辑深度学习模型

AI绘图GithubHuggingfaceInstructPix2PixStable Diffusion图像编辑开源项目模型深度学习

InstructPix2Pix是一个基于Stable Diffusion技术的深度学习模型，能够根据文本指令编辑图像。该模型可以理解并执行多种复杂的图像编辑任务，用户只需提供原始图片和文字编辑指令，即可生成符合要求的新图像。这项技术简化了复杂图像处理流程，为图像编辑和创意设计领域提供了新的可能性。

stable-diffusion-2-inpainting - 基于扩散模型的高分辨率图像生成和修复工具

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习计算机视觉

stable-diffusion-2-inpainting是一个基于扩散模型的图像生成和修复工具。该模型能根据文本提示生成高质量图像，并支持高分辨率图像修复。它采用LAMA的掩码生成策略，结合掩码图像的VAE潜在表示作为额外条件。该模型在英语提示下效果最佳，适用于艺术创作、设计和研究等领域。然而，它也存在一些局限性，如无法生成可读文本，对复杂任务表现欠佳。使用时应注意避免生成有害或带有偏见的内容。

dreamshaper-8-inpainting - 基于Stable Diffusion的多风格图像修复和编辑模型

DreamshaperGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像修复开源项目模型绘画模型

dreamshaper-8-inpainting是Stable Diffusion的改进版图像修复模型。它在保持原图风格的同时，提供高质量的修复和编辑功能。该模型支持写实和动漫等多种风格，可通过文本提示词引导修复效果。它适用于不同分辨率的图像，特别适合局部修复和创意编辑。相比前代，该版本改进了LoRA支持，并在NSFW内容处理和真实感表现方面有所提升。

InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法

GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成

InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件，可灵活指定实例位置，包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术，InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍，掩码输入的IoU提高1.7倍，为图像生成和编辑领域带来新的可能性。

blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具

Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述

Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型，实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整，并无缝融合编辑区域，减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载，供用户探索。

sdxl-instructpix2pix-768 - 基于SDXL的指令式图像编辑模型

GithubHuggingfaceSDXL人工智能图像生成图像编辑开源项目模型深度学习

该项目将InstructPix2Pix方法应用于Stable Diffusion XL (SDXL)模型,开发了一个能够根据文本指令精确编辑图像的AI系统。它可以执行多种图像编辑任务,如改变天空景象、转换绘画风格和调整人物年龄等。项目通过diffusers库提供简便的使用接口。作为一个实验性模型,该项目仍有优化空间,开发者欢迎用户反馈和讨论。

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