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T-GATE

研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制

TGATE跨注意力自注意力扩散模型图像生成Github开源项目

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。

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介绍相关项目
VideoGPT-plus - 双编码器融合提升视频理解能力
GithubVideoGPT+人工智能多模态模型开源项目视频对话视频理解
VideoGPT+是一个创新的视频对话模型，通过集成图像和视频编码器，实现了更精细的空间理解和全局时间上下文分析。模型采用自适应池化技术处理双编码器特征，大幅提升了视频基准测试性能。项目同时推出VCG+ 112K数据集和VCGBench-Diverse基准，为视频对话任务提供全面评估。VideoGPT+在空间理解、推理和视频问答等多项任务中表现优异。
VisorGPT - 通过生成式预训练掌握视觉先验 NeurIPS
GithubNeurIPS 2023VisorGPT开源项目深度学习生成预训练视觉先验
VisorGPT项目通过生成式预训练技术学习视觉先验，展示了最新的代码、预训练模型权重和快速入门指南。该项目由新加坡国立大学、深圳大学和腾讯YouTu实验室合作完成。点击查看详细教程和演示视频，了解如何应用这项前沿技术。
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。
GLIGEN - 开放式条件引导的文本到图像生成模型
GLIGENGithub人工智能开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
GLIGEN是一个创新的开放式条件引导文本到图像生成模型。它扩展了冻结文本到图像模型的功能,支持框、关键点和图像等多种引导条件。在COCO和LVIS数据集的零样本测试中,GLIGEN大幅超越了现有的有监督布局到图像生成基线。这项技术在开放世界场景下的应用前景广阔,同时也需关注其局限性和伦理影响。
StableCascade - 基于高压缩潜在空间的快速文本到图像生成模型
AI绘图GithubStable Cascade图像生成开源项目潜在空间高效模型
Stable Cascade是一种新型文本到图像生成模型，采用高度压缩的潜在空间技术。它由三个阶段组成，可将1024x1024图像压缩至24x24尺寸，同时保持清晰重建效果。与Stable Diffusion相比，该模型实现了更快的推理速度和更低的训练成本。Stable Cascade在提示对齐和图像质量方面表现优异，并支持微调、ControlNet和LoRA等多种扩展功能，适用于对效率要求较高的应用场景。
Lumina-mGPT - 多模态AI模型实现文本到图像的灵活生成
GithubLumina-mGPT人工智能图像生成多模态开源项目自回归模型
Lumina-mGPT是一个多模态自回归模型系列，适用于多种视觉和语言任务。这个开源项目特别擅长将文本描述转化为逼真图像，提供7B和34B两种参数规模的模型，以及多种图像分辨率选项。除图像生成外，Lumina-mGPT还支持图像理解和全能型任务，为AI研究和应用开发提供了灵活的工具。
stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型，可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术，生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色，主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制，但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途，不适用于生成事实性或真实性内容。
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。
CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型，通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计，并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异，尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
stable-diffusion-v1-4 - 先进的AI文本转图像模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目扩散模型文本生成图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-4是一个基于潜在扩散技术的AI模型,能将文本描述转化为高质量图像。它结合自动编码器和CLIP文本编码器,在大规模数据集上训练,可生成多样化的写实和艺术风格图像。该模型为研究人员和创意工作者提供了新的视觉创作工具,开启了AI辅助艺术创作的可能性。但值得注意的是,模型存在一些局限性,如无法生成可读文本,且在复杂组合任务上表现不佳。
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