VAR

通过大规模预测生成可扩展图像的视觉自回归模型

VAR 可视化自回归建模图像生成 GPT风格模型扩散模型 Github 开源项目

VAR模型利用创新的'下一尺度预测'策略，重塑自回归图像学习方式，优于传统扩散模型。它适用于多种图像生成任务，展现出优秀的尺度预测与型态泛化能力。现可通过FoundationVision/var进行交互体验。

文档

LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型

ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目

LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。

realistic-vision-v51 - Realistic Vision v51模型API调用完整指引

API接口GithubHuggingfaceModelsLab人工智能图像生成开源项目模型稳定扩散

Realistic Vision v51是一个开源的AI图像生成模型，通过ModelsLab平台提供API服务。该模型支持PHP、Node.js、Java等多种编程语言接入，开发者可免费申请API密钥。平台提供完整API文档，支持图像尺寸、采样步数等参数配置，并通过prompt系统控制生成效果。ModelsLab目前对该模型服务提供优惠方案。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架

GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略

LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。

VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型

GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型

此页面介绍VILA模型，一种用于多模态研究的视觉语言模型，通过大规模图文数据预训练，提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习，并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化，模型适用于Jetson Orin等边缘设备，兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者，支持Linux系统，具备出色的指令跟随和视觉推理能力。

RealVisXL_V5.0_Lightning - 超写实AI图像生成模型

GithubHuggingfaceRealVisXL人工智能图像生成开源项目模型模型训练生成AI

RealVisXL_V5.0_Lightning是一款专注于超写实图像生成的AI模型。它支持创建高质量的SFW和NSFW图像，具备卓越的细节表现和自然效果。模型提供了优化的负面提示词和生成参数建议，有助于用户获得理想输出。该模型目前可在Mage.Space平台上使用，为创作者提供强大的图像生成工具。

DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合

CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN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。

SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法

GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知

SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。

PyTorch-VAE - PyTorch中多种变分自编码器的实现与训练示例

GithubPyTorchPyTorch VAE变分自编码器图像生成开源项目深度学习

PyTorch-VAE项目实现了多种变分自编码器（VAE），专注于结果的可重复性，包括从Vanilla VAE到VQ-VAE的众多模型。所有模型都在CelebA数据集上训练，确保一致的对比结果。代码简洁易用，支持PyTorch和PyTorch Lightning，适合研究人员和开发者快速构建、调试和优化VAE模型。

Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型

GithubVision-RWKV图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉

Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像，具有全局感受野，并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中，Vision-RWKV性能超越ViT模型；在密集预测任务中，它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT，并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。

realistic-vision-51 - 超真实图像生成API的无付费获取及多语言支持

GithubHuggingfaceStable Diffusion API免费试用开源项目文本转图像模型生成图像超现实主义

Realistic Vision 5.1提供超真实的图像生成功能，用户可以通过Stable Diffusion API获取该服务，无需支付费用，支持多种编程语言。用户可参考文档中的示例代码，简单地调整模型参数，例如宽度、高度和提示词等，就能生成高质量的图像和视觉效果。此服务专为需要精细图像生成的用户设计，利用灵活的设置和高精度渲染技术，确保每次输出的图像都具有独特的视觉体验。用户还可享受生成图像与25%的折扣优惠。

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