Diffree

文本引导的无形状约束对象添加技术

Diffree是一个基于扩散模型的文本引导对象添加系统。该项目通过OABench数据集训练，能够仅依靠文本指令准确预测新对象位置并添加到图像中，同时保持背景一致性。Diffree在对象添加成功率、背景协调性和空间布局方面表现优异，为图像编辑和内容创作提供了新的可能。

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DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具

DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型

DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑，允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑，集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术，提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。

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。

DiffSketcher - 基于文本生成高质量矢量草图的新方法

AI绘图DiffSketcherGithub向量草图合成开源项目文本引导潜在扩散模型

DiffSketcher是一个基于潜在扩散模型的文本引导矢量草图合成项目。它可以根据文本描述生成高质量的矢量草图,支持素描、油画和彩色图像等多种风格。该项目提供灵活的参数配置,如调整笔画数量和迭代次数,并支持与风格迁移技术结合。DiffSketcher为艺术创作和图像生成领域提供了新的可能性。

blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具

Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述

Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型，实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整，并无缝融合编辑区域，减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载，供用户探索。

blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术

Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑

Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作，显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略，它解决了图像重建精度问题，并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比，Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快，还实现了更高的编辑精度，同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。

Diffus - 高精度Stable Diffusion图像生成平台

AI工具AI绘图Stable Diffusion人工智能艺术图像生成深度学习

Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。

DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成

DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉

DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。

DiffMorpher - 扩散模型驱动的高质量图像变形技术

DiffMorpherGithub图像变形开源项目扩散模型深度学习计算机视觉

DiffMorpher是一项基于扩散模型的图像变形技术。该项目结合AdaIN和重新调度采样方法，实现高质量、连续的图像变形。DiffMorpher不仅适用于人脸，还能处理各种一般物体的变形，拓展了图像编辑的应用范围。项目同时推出MorphBench，作为评估一般物体图像变形效果的首个基准数据集。

custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法

Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型

该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。

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。

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