Perp-Neg-stablediffusion

Perp-Neg算法突破二维扩散模型限制实现三维生成

Perp-Neg Stable Diffusion AI绘图图像生成 3D模型 Github 开源项目

Perp-Neg-stablediffusion项目开发了新型负面提示算法，将二维扩散模型扩展至三维领域，缓解了Janus问题。该技术改进了Stable Diffusion的图像生成能力，并实现了三维物体生成。项目开源代码允许研究者探索Perp-Neg在图像合成和三维建模等领域的应用。

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。

Cycle3D - 创新的图像到3D生成技术

Cycle3DGithub图像生成3D开源项目扩散模型生成重建循环高质量纹理

Cycle3D是一项图像到3D生成技术，通过生成-重建循环提高3D模型的质量和一致性。该技术结合2D扩散模型的纹理生成和3D重建的多视图一致性，在多步扩散过程中交替使用这两个模块。Cycle3D在生成质量和视图一致性方面表现优异，为3D内容创作提供了新的解决方案。

Diffusion4D - 视频扩散模型实现快速生成时空一致4D内容

3D转4D4D生成Diffusion4DGithub大规模动态3D数据集开源项目视频扩散模型

Diffusion4D是一个基于视频扩散模型的开源项目，专注于生成时空一致的4D内容。该项目整合了大规模动态3D数据集、先进渲染技术和扩散模型，实现了图像、文本和3D模型到4D内容的转换。项目提供了数据集准备指南和渲染脚本，为计算机视觉和图形学研究提供了有价值的资源。Diffusion4D在4D内容生成领域展现了新的可能性，对相关技术发展具有推动作用。

zero123-xl-diffusers - 基于单张图像的零样本3D对象生成模型

GithubHuggingfaceZero-1-to-3偏见安全模块开源项目模型生成模型研究用途

zero123-xl-diffusers是一个开源的3D对象生成模型，通过零样本学习技术将单张图像转换为3D对象。模型基于Stable Diffusion架构，使用Objaverse数据集训练，主要应用于研究、教育和艺术创作领域。模型集成了安全检查功能，可有效过滤不当内容。目前在文字渲染和人脸生成方面仍有待改进，但为3D内容创作提供了新的技术方案。

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。

GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破

3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格

GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。

Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型

3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率

Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型，采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像，包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重，并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。

stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术

Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。

imagedream-ipmv-diffusers - 多视角扩散模型用于3D图像生成

3D生成GithubHuggingfaceMVDream-diffusers使用限制图像扩散开源项目模型

该项目是ImageDream模型在diffusers中的移植版本，展示了基于图像提示的多视角扩散技术在3D生成中的能力。用户可前往GitHub获得使用指南。由Wang及其团队发布于2023年的arXiv。请注意，模型禁止用于生成或传播可能引发敌对环境的图像，或传播可能会打扰、困扰或冒犯公众，以及涉及历史或当代偏见的内容。

CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成

AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节

CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成，这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。

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