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FouriScale

无需训练的高分辨率图像合成方法

FouriScale高分辨率图像生成扩散模型频域分析无需训练Github开源项目

FouriScale是一种基于频域分析的高分辨率图像生成方法。该技术在预训练扩散模型中引入膨胀技术和低通操作，解决了结构和尺度一致性问题。FouriScale可处理不同宽高比的文本到图像生成任务，平衡图像结构完整性和保真度，实现任意大小、高分辨率、高质量的图像生成。这种方法简单且兼容性强，为超高分辨率图像合成研究提供了新思路。

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介绍相关项目
image-restoration-sde - 创新图像恢复方法 结合SDE和扩散模型的IR-SDE与Refusion
GithubIR-SDERefusionSDE图像恢复开源项目深度学习
该项目提出IR-SDE和Refusion两种图像恢复方法。IR-SDE采用均值回复随机微分方程,在多项任务中达到最优性能。Refusion整合潜空间扩散模型,可处理大尺寸真实图像。这些技术适用于合成和实际数据集,有效解决图像去雨、去雾、去阴影等问题。项目开源完整PyTorch实现代码,并提供预训练模型和使用指南。
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。
edgeOfRealism - 逼真图像生成工具，实现照片级细节展示
CreativeML-OpenRAIL-MGithubHuggingfacediffusers开源项目技术热点模型逼真高细节
凭借稳定扩散技术，该项目通过文本到图像的方式创造高度逼真的图像，在细节丰富的创作与研究中表现出色，并在多个领域拥有应用前景。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
RealScaler - 开源AI驱动的图像视频超分辨率工具
AI绘图GithubRealScaler图像增强开源项目深度学习视频优化
RealScaler是基于RealESRGAN技术的开源Windows应用，专注于图片和视频的超分辨率处理。它提供直观的用户界面，支持多种AI模型和文件格式，具备自动图像分割合并、多GPU支持等功能。该工具可同时处理多个文件，并支持原始与放大图像间的插值。RealScaler持续优化，旨在提供高效、高质量的图像和视频增强体验。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型，实现高质量图像创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型，通过595k步fine-tuning优化，能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域，但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途，不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
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。
stable-diffusion-inpainting - 开源AI模型实现图像修复和高质量生成
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion修复绘画图像生成开源项目文本转图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一个开源的文本到图像生成和修复模型。它基于潜在扩散技术,可根据文本描述生成高质量图像,并能对现有图像进行智能修复。该模型在LAION-Aesthetics数据集上训练,支持512x512分辨率输出。适用于艺术创作、设计等领域,但不应用于生成有害内容。目前主要支持英文输入,其他语言效果可能有限。
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。
UltraHighDefinition - 多场景通用的细致图像生成模型
AI生成GithubHuggingfaceLEOSAMsFilmGirlUltraLiberteRedmond图像生成开源项目模型稳定扩散
UltraHighDefinition项目结合了FilmGirlUltra和LiberteRedmond的图像特性，旨在生成细节丰富且多功能的高分辨率图像。该模型能为多种场景提供细致的视觉效果，包括电影风、幻想艺术和高对比度肖像等。通过生成大量样本，它展示了丰富的视觉组合和创意可能性，适用于摄影和艺术创作。
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