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。

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。

convtest2 - 基于Diffusers库的实验性文本到图像AI模型

AI模型GithubHuggingfacediffusers开源许可开源项目文本生成图像机器学习模型

convtest2是一个基于Diffusers库的实验性文本到图像生成模型。该项目采用FAIPL-1.0-SD许可证，支持英语输入。目前该模型处于测试阶段，旨在探索文本到图像生成技术的可能性。

T2I-CompBench - 组合式文本到图像生成的全面评估基准

AI模型GithubT2I-CompBench++开源项目文本生成图像组合能力评估基准

T2I-CompBench++是一个用于评估组合式文本到图像生成的增强基准。它引入了人工评估图像-分数对、更全面的组合测试以及被Stable Diffusion 3等模型采用的新评估指标。该基准涵盖颜色、形状、纹理和空间关系等多个方面,通过多种方法全面衡量模型的组合能力。研究人员可利用此基准进行模型训练和评估,促进组合式图像生成技术的进步。

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。

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。

Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法

3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成

Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法，利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型，从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列，Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题，同时优化了纹理更新过程。实验结果显示，在文本驱动纹理生成领域，Text2Tex的性能明显优于现有技术。

sd-controlnet-depth - 结合深度估计的文本到图像扩散模型

ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型深度估计稳定扩散

ControlNet通过深度估计条件增强了Stable Diffusion等模型，允许在个人设备和高性能集群上进行快速训练，即使数据集较小。开发者Lvmin Zhang与Maneesh Agrawala提出的模型具有灵活性，加强了扩散模型的控制方式，推进应用实现。其多种检查点以不同条件训练，提供精细的生成控制。

stable-diffusion-2-base - 先进的AI文本到图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图图像生成开源项目机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v2-base是一种基于潜在扩散技术的AI图像生成模型。它可根据文本提示生成高质量图像，适用于多种创意场景。该模型在经过筛选的LAION-5B数据集上训练，具备出色的图像生成能力。然而，它也存在一些局限性，如无法生成可读文本。此模型仅供研究使用，不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v2-base代表了AI图像生成领域的重要进展。

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。

AM-mix1 - 理解Stable Diffusion技术在图像生成中的应用

APIGithubHugging FaceHuggingfaceStable Diffusion Diffusersstable-diffusion开源项目文本到图像模型

AM-mix1项目利用Stable Diffusion技术实现文本到图像转换。通过Hugging Face API生成示例，呈现模型性能。探索该项目如何为艺术作品和设计项目提供创新解决方案。

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