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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-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。

stable-diffusion-3-medium-diffusers - 先进的文本生成图像技术
AI绘图GithubHuggingfaceMMDiTStable Diffusion 3开源项目文本生成图像模型非商业用途
Stable Diffusion 3 Medium 是 Stability AI 开发的文本生成图像模型,采用多模态扩散变换器技术。该模型在图像质量、文字渲染和复杂提示理解方面表现出色,同时提高了资源使用效率。它使用三个预训练文本编码器,能够根据文本描述生成高质量图像。该模型开放非商业研究用途,并提供商业授权选项。
2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成
3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云
该项目开发了一种新型损失函数,能够直接从单张2D图像生成3D模型,无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射,并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外,项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能,为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。
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。
pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型
3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签
pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型,可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术,能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图,pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能,为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。
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。
stable-diffusion-v1-5-inpainting - 稳定扩散修复模型,提升图像生成与修复能力
GithubHuggingfaceStable Diffusion Inpainting人工智能绘画创意图片生成图像修复开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一种基于潜在扩散模型的图像生成工具,通过文本提示生成高质量图像,支持遮罩修复。其在LAION-5B数据集上进行训练,应用于艺术和设计领域,具备生成逼真图像的能力,但在复杂文本处理上存在局限。遵循CreativeML OpenRAIL-M许可,可保证合理安全使用。了解训练和应用场景将有助于更有效地进行创新项目开发。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练,通过多GPU协同工作加速推理过程,同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题,在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作,并开源了相关代码。
stable-diffusion-3-medium - 革新性文本生成图像技术
GithubHuggingfaceStable Diffusion 3人工智能模型内容创作开源项目文本生成图像机器学习模型
Stable Diffusion 3 Medium是Stability AI开发的新一代文本生成图像模型。该模型采用多模态扩散变换器技术,大幅提升了图像质量、文字渲染和复杂提示理解能力。经过10亿张图像预训练和3000万张高质量图像微调,该模型在艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域展现出卓越性能,同时保持了较高的资源效率。
epiCRealism - Stable Diffusion模型实现真实感图像生成
AI绘图GithubHuggingFaceHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型模型
epiCRealism是一个基于Stable Diffusion的开源模型,专注于生成高质量真实感图像。该模型支持多种场景创作,包括人像、风景和幻想题材,能够呈现细腻的细节和逼真效果。epiCRealism易于集成到各类图像生成项目中,为创作者和开发者提供了实现视觉创意的有力工具。
deforum-stable-diffusion - 开源AI图像合成项目 支持2D/3D动画生成
AI艺术Deforum Stable DiffusionGithub图像合成开源项目机器学习
Deforum Stable Diffusion是一个开源AI图像合成项目,支持生成插值、2D和3D动画。该项目提供CLIP、美学和调色板条件控制等功能,使稳定扩散技术更易于使用和定制。尽管目前已停止维护,用户仍可通过fork继续开发。Deforum为创作者提供了灵活的AI图像生成工具,可用于创作短视频、艺术动画、视觉效果等领域,为视频制作和创意内容创作提供强大支持。
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