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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DocDiff - 基于残差扩散模型的轻量级文档图像增强工具

DocDiffGithub图像处理开源项目扩散模型文档增强深度学习

DocDiff是一个基于残差扩散模型的轻量级文档增强工具，用于文档去模糊、去噪、二值化和去水印等任务。该模型在128*128分辨率上训练仅需12GB显存。除文档处理外，DocDiff还适用于自然场景图像处理和语义分割。项目提供完整代码和预训练模型，便于快速实现和应用。

MS-Diffusion - 基于布局引导的多主体零样本图像个性化框架

GithubMS-Diffusion图像生成多主题个性化布局引导开源项目零样本学习

MS-Diffusion是一个多主体零样本图像个性化框架，利用布局引导技术提高生成质量。该框架通过接地令牌和特征重采样器保持细节保真度，并引入多主体交叉注意力机制协调主体组合。实验显示，MS-Diffusion在图像和文本保真度方面表现优异，有助于推进个性化文本到图像生成技术的发展。

diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑

Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉

diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架，用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型，支持FFHQ、LSUN等数据集，实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本，为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。

UDiffText - 基于字符级扩散模型的高质量图像文本合成框架

GithubUDiffText图像生成字符级编码开源项目扩散模型文本合成

UDiffText是一个基于字符级扩散模型的文本合成框架，能在任意图像中生成高质量文本。该框架适用于合成和真实图像，可进行场景文本编辑、任意文本生成和精确的文本到图像生成。项目包含完整的训练和评估流程，支持LAION-OCR、ICDAR13等多个数据集。UDiffText为文本合成和图像处理领域提供了新的解决方案。

LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术突破图像处理新境界

AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散

LayerDiffuse是一个开源图像处理项目，专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台，未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码，为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具，LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。

PAIR-Diffusion - 多模态对象级图像编辑的开源解决方案

GithubPAIR Diffusion图像编辑多模态对象级别开源项目扩散模型

PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能，可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发，兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现，并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。

HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集

DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成

HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法，包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术，支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能，为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。

AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像

AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像

该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术，以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩，从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇，体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。

DesignEdit - 基于多层潜在表示的统一精准图像编辑框架

DesignEditGithubStable Diffusion人工智能图像编辑多层潜在分解开源项目

DesignEdit是一个创新图像编辑项目，采用多层潜在表示技术实现统一精准的编辑功能。支持对象移除、缩放、平移、移动、调整大小和翻转等操作，还可进行跨图像合成和排版重设。基于Stable Diffusion XL 1.0实现，无需额外训练即可使用。项目提供Gradio交互界面，简化了复杂的图像编辑过程。这个开源项目展示了AI在图像编辑领域的应用前景。

DiffusionMat - 创新图像抠图的序列细化学习方法

DiffusionMatGithubalpha遮罩三元图图像抠图开源项目扩散模型

DiffusionMat是一种新型图像抠图框架,利用扩散模型实现从粗略到精细alpha遮罩的过渡。它将图像抠图视为序列细化学习过程,通过对trimaps添加噪声并迭代去噪来引导预测。框架的主要创新包括校正模块和Alpha可靠性传播技术,旨在提高抠图精度和一致性。DiffusionMat还采用了专门的损失函数来优化alpha遮罩的边缘精度和区域一致性。在多个图像抠图基准测试中,该方法展现出优于现有技术的性能。

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