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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
seggpt-vit-large - 基于上下文的单次图像分割解决方案
GithubHuggingfaceSegGPTTransformer图像分割开源项目模型生成模型语义分割
SegGPT项目采用了类似GPT的Transformer模型，它可以在提供输入图像和提示的情况下生成分割掩码，并在COCO-20和FSS-1000数据集上实现了优异的单次图像分割效果。此模型适合用于需要高精度和上下文整合的图像分割应用场景。
landmark-attention - 突破性长序列处理技术的高效注意力机制
GithubLLaMALandmark AttentionTransformer开源项目深度学习语言模型
Landmark Attention项目提供了一种创新注意力机制的实现，可处理无限长度的上下文。该项目包含语言建模基准测试和LLaMA模型微调代码，以及与Flash Attention结合的Triton实现。通过在输入中添加特殊landmark标记，实现了对超长序列的随机访问，优化了Transformer模型的长文本处理能力，同时显著降低了内存使用并提高了性能。
CAT - 创新图像恢复模型 强化远程特征建模
GithubTransformer卷积神经网络图像修复开源项目自注意力机制长程依赖
CAT是一种创新的图像恢复模型,采用矩形窗口自注意力机制扩大特征提取范围。模型通过水平和垂直矩形窗口并行聚合特征,实现窗口间交互。结合CNN的局部特性,CAT在全局-局部特征耦合方面表现出色。实验证实该方法在多种图像恢复任务中超越了现有技术水平。
sd-controlnet-depth - 结合深度估计的文本到图像扩散模型
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型深度估计稳定扩散
ControlNet通过深度估计条件增强了Stable Diffusion等模型，允许在个人设备和高性能集群上进行快速训练，即使数据集较小。开发者Lvmin Zhang与Maneesh Agrawala提出的模型具有灵活性，加强了扩散模型的控制方式，推进应用实现。其多种检查点以不同条件训练，提供精细的生成控制。
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。
XenoGASM - 文本到图像生成器，结合kl-f8-anime2 VAE提升图像细节
AI绘图GithubHuggingfaceStable DiffusionXenoGASM动画细节开源项目文本生成图像模型
XenoGASM使用kl-f8-anime2 VAE增强图像细节，专注于生成文本到图像的多样艺术风格。此模型支持多种风格，如油画、复古照片和卡通插画，适用于不同的创意需求。
AutoStudio - 提升多轮交互图像生成的主体一致性
AutoStudioGithub主体一致性多轮交互式图像生成大语言模型开源项目稳定扩散
AutoStudio是一个创新的多代理框架，专注于解决多轮交互式图像生成中的主体一致性问题。该框架包含主体管理器、布局生成器、监督器和绘图器四个核心组件。通过引入并行U-Net和主体初始化生成方法，AutoStudio实现了连贯多主体图像序列的生成。在CMIGBench基准测试中，该框架在平均Fréchet Inception Distance和平均字符-字符相似度方面分别提升了13.65%和2.83%，展示了其在多轮交互中保持多主体一致性的优异表现。
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。
iGAN - 交互式图像生成工具，通过用户编辑实时生成图像
GANGithubiGAN交互式图像生成图像翻译开源项目深度生成模型
系统采用深度生成模型（如GAN和DCGAN），提供智能绘图界面，支持用户通过简单笔触实时生成逼真图像样本。用户可通过颜色和形状的画笔进行编辑，系统自动生成符合编辑的图像。此外，该系统也是一种交互式视觉调试工具，帮助开发者理解和可视化深度生成模型的能力与局限性。
text-to-video-ms-1.7b - 多阶段扩散模型实现文本到视频的智能转换
GithubHuggingfaceModelScopediffusion modeltext-to-video人工智能开源项目模型视频生成
text-to-video-ms-1.7b是一个基于多阶段扩散模型的文本到视频生成系统。该模型可将英文文本描述转化为匹配的视频内容,由三个子网络组成,总参数约17亿。支持长视频生成,适用于多种创意应用场景。目前仅支持英语输入,且存在无法生成清晰文本等局限性。该模型仅供研究用途,使用时应注意避免生成不当或有害内容。
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