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高分辨率图像到图像转换及语义编辑

此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法(如2048x1024),可以将语义标签图转化为真实感图像,或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU,提供详细的安装、测试和训练指南,支持多GPU和自动混合精度训练。

pixart-900m-1024-ft-v0.7-stage1 - 文本到图像生成的多功能工具
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion幻想艺术开源项目文本到图像模型赛博朋克
该项目提供了多样化的文本到图像生成功能,能输出多种视觉风格和细节丰富的图片。从外星风情到赛博朋克风格、从魔法场景到未来都市,涵盖广泛艺术表达,适合用于游戏设计和创意项目。项目强调高分辨率和细节,为多媒体作品提供支持。
AOT-GAN-for-Inpainting - 基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术
AOT-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率
AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型,旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术,分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式,而SoftGAN则通过改进判别器训练,提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。
PixArt-XL-2-1024-MS - 快速训练的高性能文本到图像AI模型
AI模型GithubHuggingfacePixart-α图像生成开源项目文本生成图像模型深度学习
PixArt-XL-2-1024-MS是一个基于Transformer的文本到图像生成模型,采用纯Transformer块进行潜在扩散。该模型可直接生成1024px图像,训练效率高,仅用Stable Diffusion v1.5约10%的训练时间即达到可比性能。模型适用于艺术创作、教育工具开发等领域的研究,为探索高效文生图技术提供了新思路。
HyperPhotoGASM - AI图像生成模型结合超现实主义和摄影技巧创造精细人像
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion图像融合开源项目模型照片级真实感肖像生成
HyperPhotoGASM融合了HyperRealism 1.2和DreamPhotoGASM的优点,生成超现实主义风格的照片级图像。模型擅长创作电影场景、情侣肖像和角色扮演图像,呈现细节丰富、光影逼真的效果。这个开源项目为创意视觉概念的实现提供了新的可能性。
DALLE2-pytorch - Pytorch实现的OpenAI DALL-E 2
DALL-E 2GithubPytorch开源项目文本到图像神经网络自监督学习
DALL-E 2的Pytorch实现由OpenAI开发,采用先进的神经网络技术将文本描述转化为高质量图像。本版本特别优化扩散先验网络,提供高性能的模型变体。开源项目鼓励开发者通过GitHub和Hugging Face参与贡献,并在Discord社区进行交流和支持。
HAT - 激活更多像素的图像超分辨率转换器
GithubHATTransformer图像超分辨率开源项目深度学习计算机视觉
HAT是一个开源的图像超分辨率项目,采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平,参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型,能够处理各种图像重建任务。
HyperRealism - AI模型生成逼真复古风格人物照片
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion人物肖像开源项目模型模型训练真实感渲染
HyperRealism 1.2是一个基于Stable Diffusion的开源AI模型,专门用于生成超写实和复古风格的人物照片。它可以创建多种逼真场景,如儿童肖像、经典电影明星和70年代风格的照片。该模型擅长捕捉细节,包括精细的面部特征和独特的环境氛围。HyperRealism 1.2支持文本到图像的生成,适用于需要高质量、艺术感强的人物图像的各种应用。
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。
imagen-pytorch - 文本到图像合成技术,基于Pytorch的Imagen实现
GithubImagenPytorchT5模型开源项目文本到图像神经网络
Google的Imagen是一种基于Pytorch实现的文本到图像神经网络,被视为此领域的新技术标杆。它采用简化的架构和优化的设计,例如级联DDPM、动态剪辑和内存高效的Unet设计。该项目在从文本转换成图像的合成过程中,表现出了相比DALL-E2的显著优势,为研究人员和开发者提供了实用的图像生成工具。
ldm-super-resolution-4x-openimages - 基于潜在扩散模型的图像超分辨率开源工具
GithubHuggingfaceLDM图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习神经网络
ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型,平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大,并提供了完整的推理pipeline,适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。
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