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。

unpaint - C++实现的高性能Stable Diffusion图像合成工具

AI绘图DirectMLGithubStable DiffusionUnpaint图像合成开源项目

Unpaint是一款C++实现的Stable Diffusion图像合成工具，支持txt2img、img2img、inpainting等基本功能和ControlNet增强功能。该工具在单进程中运行整个图像生成过程，无需依赖Python，简化了部署流程。Unpaint基于DirectML，兼容NVIDIA和AMD GPU等硬件。用户可从本地或HuggingFace安装模型，便于将Stable Diffusion集成到各类应用中。

MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架

GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像

MultiDiffusion 是一个统一框架，通过预训练的文字转图像扩散模型，实现多功能且可控的图像生成，无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号，如纵横比和空间引导信号，生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程，使用一组共享参数或约束，支持局部和全局编辑，适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。

kandinsky-2-2-decoder-inpaint - Kandinsky 2.2的文本引导图像修复及生成新方法

CLIP模型GithubHuggingfaceKandinsky 2.2图像合成开源项目扩散模型文本到图像模型

Kandinsky 2.2结合Dall-E 2和潜在扩散技术，融入CLIP模型进行文本与图像编码，并实现跨CLIP模态空间的图像扩散映射，提升视觉表现力。支持文本引导的图像修复，并整合于diffusers库。用户可通过修改掩码格式进行编辑。本版本在解析性能上进行了优化，在COCO_30k数据集的零样本测试中表现出色，FID指标显示显著提升。

photo-background-generation - 基于文本引导的扩散模型实现对象背景一致性

GithubHuggingfaceSalient Object-Aware Background Generation开源项目文本指导扩散模型模型物体膨胀电子商务广告背景生成

该开源项目通过文本引导的扩散模型，解决显著对象背景生成中的'对象扩展'问题，保持对象身份和背景的一致性。适合商业广告等需要清晰度的场景。项目已被CVPR 2024采用，提供创新的背景生成方法。

cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法

CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑

该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子，并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像，利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南，包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容，通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。

prompt-to-prompt - 基于注意力控制的提示词驱动图像编辑技术

GithubPrompt-to-Prompt图像编辑开源项目扩散模型注意力控制深度学习

Prompt-to-Prompt是一个基于潜在扩散和稳定扩散模型的图像编辑项目。它通过注意力机制控制,实现了替换、细化和重新加权等多种提示词编辑方式。项目还包含用于编辑真实图像的空文本反转技术,能够通过简单的文本提示实现精确的图像编辑和生成。

PowerPaint - 多任务高效图像修复模型

GithubPowerPaint向外绘图图像修复开源项目形状引导对象插入目标移除

PowerPaint是一个高质量多功能图像修复模型，支持文本引导的目标修复、目标移除、形状引导的目标插入和图像外扩等任务。通过针对不同修复任务设计的特定提示来实现精确效果。最新版本PowerPaint v2-1已经开源，修正了训练过程中的一些问题。用户可以通过Gradio界面进行对象修复和扩展，并兼容ControlNet。

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。

Guided-pix2pix - 引导式图像转换，双向特征变换的创新应用

Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉

Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法，运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能，生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型，为研究人员提供便利的实验和开发环境。

FotoPhoto - 开源AI图像模型实现照片级写实与艺术创作

GithubHuggingfaceStable Diffusion人像写真图像生成开源项目模型艺术创作风景摄影

FotoPhoto通过结合Foto Assisted Diffusion与FennPhoto两个模型的技术特点，在图像生成领域实现了突破。这个开源模型可生成包括人像、风景、食物在内的多类型图像，在保持照片级写实效果的同时，也能呈现艺术化风格。其特色在于面部细节和皮肤纹理的精确渲染，以及对整体画面氛围的把控。

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