Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models

可控文本到图像扩散模型研究进展综述

Diffusion Models 文本到图像生成个性化生成主体驱动生成可控生成 Github 开源项目

该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。

Awesome-Controllable-Generation - 可控生成技术前沿 ControlNet到DreamBooth及最新进展

Github人工智能可控生成开源项目扩散模型文本到图像深度学习

该项目收集了扩散模型中可控生成的前沿论文和资源,涵盖ControlNet、DreamBooth等开创性工作及图像、视频、3D生成的最新应用。内容包括精细合成控制、主题驱动生成和复杂布局操作等技术,汇集80余篇精选论文,全面覆盖可控生成领域的多种技术和应用,为相关研究者提供重要参考。

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。

Awesome-Diffusion-Models - 扩散模型资源与研究的全面综述

Diffusion ModelsGithub图像生成开源项目数据生成机器学习自然语言处理

提供全面的扩散模型资源与研究论文，包括入门帖子、视频、讲座和教程笔记本。涵盖图像生成、分类、分割、音频处理和自然语言处理等应用领域，适用于机器学习和深度学习研究者。访问本页，获取更多详细信息与最新进展，提升对扩散模型的理解与应用。

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。

Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总

Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率

Awesome-Text-to-3D - 文本到3D生成技术的最新研究进展概览

3D生成GithubText-to-3D开源项目扩散模型生成式AI神经辐射场

Awesome-Text-to-3D是一个汇集文本到3D和扩散到3D领域最新研究成果的开源项目。它涵盖了从零样本文本引导对象生成到高保真3D人脸生成等多个方向的前沿论文。项目定期更新，并提供教程视频和引用信息，为研究人员和开发者提供了跟踪该领域进展的综合资源。

Awesome-Diffusion-Transformers - 扩散模型与Transformer融合的前沿研究进展汇总

AI生成Diffusion TransformersGithub图像合成开源项目深度学习计算机视觉

本列表汇总了扩散模型与Transformer架构结合的最新研究进展，涵盖图像、视频、语音和3D等多个领域。每个项目均包含发表时间、会议信息、任务类型和资源链接。列表持续更新，为研究者和开发者提供便捷途径跟踪这一快速发展的领域动态。

Awesome-Video-Diffusion-Models - 视频扩散模型研究进展与开源资源综述

Github开源工具箱开源项目数据集文本到视频生成视频生成模型评估指标

本文综述了视频扩散模型领域的研究进展和开源资源。内容包括最新工具箱、基础模型、数据集和评估指标,涵盖文本到视频生成、视频编辑和理解等多个方向。文章系统梳理了该领域的关键技术和资源,为研究人员和开发者提供全面参考,有助于推动视频生成和处理技术的发展。

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。

Awesome-Chinese-Stable-Diffusion - 综合中文Stable Diffusion资源集锦模型应用数据集教程

AI绘画GithubStable Diffusion中文模型开源开源项目文生图

这个项目汇集了丰富的中文Stable Diffusion资源，涵盖开源模型、应用、数据集和教程。收录了10多个开源中文文生图模型，包括SkyPaint、Pai-Diffusion、Taiyi等重要模型，以及阿里云、达摩院等机构的相关成果。覆盖通用领域和特定场景如古诗配图、二次元动漫等。旨在为中文社区提供全面的SD资源，推动AI艺术创作与研究的发展。项目内容不断更新，欢迎社区参与贡献。

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