pix2pixHD

高分辨率图像到图像转换及语义编辑

pix2pixHD 图像翻译 GANs 高分辨率语义操控 Github 开源项目

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。

stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型，支持多样化创作

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术，它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体，包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域，但存在一些局限性，如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途，不应用于生成有害或违法内容。

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。

HPSv2 - 文本到图像生成模型评估的全面基准测试框架

GithubHPS v2人类偏好评分图像生成模型基准测试开源项目文本到图像合成

HPSv2是一个评估文本到图像生成模型的先进基准测试框架。该框架基于大规模人类偏好数据集HPDv2训练,可准确预测人类对生成图像的偏好。HPSv2提供公平、稳定且易用的评估方法,涵盖动画、概念艺术、绘画和照片四种风格。研究人员可利用HPSv2比较不同模型性能或评估自研模型。项目提供PyPI包和在线演示,便于快速上手使用。

playground-v2-1024px-aesthetic - 高分辨率图像生成模型提升美学质量

GithubHuggingfacePlayground v2基准测试开源项目扩散模型文本到图像模型用户研究

该模型生成1024x1024像素的高美学图像，并在用户偏好研究中表现出色。通过MJHQ-30K评估基准，Playground v2在多个评价指标上表现优于其他模型，尤其在图像的美学质量上。

VSGAN - VapourSynth超分辨率和图像修复模块

GithubPyTorchVSGANVapourSynth图像处理开源项目超分辨率

VSGAN是一个为VapourSynth开发的超分辨率和图像修复处理模块，基于PyTorch实现。该模块利用深度学习技术，提供视频和图像的高质量超分辨率和修复功能。VSGAN兼容Python 3.7+和VapourSynth R55+版本，在GitHub上开源并提供详细文档。这个持续更新的项目为视频处理爱好者和专业人士提供了强大的图像增强工具。

IP-Adapter-Instruct - 多任务图像生成的突破性技术

GithubIP Adapter Instruct图像生成多任务学习开源项目扩散模型条件控制

IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术，融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务，包括风格迁移和对象提取，同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性，提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色，为扩散模型的发展提供了新的可能性。

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。

img2img-turbo - 单步图像翻译模型

CycleGAN-TurboGithubimg2img-turbopix2pix-turbo图像转化对抗学习开源项目

通过对单步扩散模型（例如SD-Turbo）进行对抗性学习，img2img-turbo实现了高效的图像翻译。该方法适用于配对和未配对任务，并通过优化生成器架构来提升推理速度和结果多样性。CycleGAN-Turbo和pix2pix-turbo在Sketch2Image和Edge2Image等多个图像翻译任务中均表现出色。

parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现基于注意力的文本到图像生成

GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉

本项目是Google Parti模型的PyTorch实现，Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化，提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程，支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。

Pixu - AI生成的可定制高质量图片库

AI工具人像摄影城市景观复古风格时尚风格海滩场景

Pixu提供3000多张AI生成的高质量图片,包括人像、时尚和生活场景。图库风格涵盖现代都市、复古怀旧和自然风光等主题,可根据需求进行个性化定制。适用于商业设计、社交媒体和个人创作,为创作者提供独特的视觉素材。

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