HunyuanDiT

实现多分辨率扩散和细粒度中英文理解

HunyuanDiT是一个多分辨率扩散变换器模型，具有细粒度的中英文理解能力。该模型采用优化的变换器结构、文本编码器和位置编码，通过迭代数据流程提升性能。HunyuanDiT支持多轮多模态对话，可根据上下文生成和优化图像。经专业评估，该模型在中文到图像生成方面达到开源模型的先进水平。

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MDT - MDTv2图像合成模型：更快收敛和卓越性能

GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉

MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。

stable-diffusion-3.5-large - 多模态扩散变换器模型实现高质量图像生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5人工智能模型多模态扩散变换器开源项目文本生成图像模型深度学习

Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI开发的新型文本到图像生成模型。采用多模态扩散变换器架构，改进了图像质量、排版和复杂提示理解能力。模型支持研究及部分商业用途，可通过ComfyUI、Hugging Face等多种方式使用。结合多个预训练文本编码器和QK归一化技术，在提示遵循度和图像美学质量方面表现优异。

DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合

CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目

DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。

LCM_Dreamshaper_v7 - 基于潜在一致性模型的高效图像生成技术

AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceLatent Consistency Models图像生成开源项目模型深度学习

LCM_Dreamshaper_v7是一种基于潜在一致性模型的文本到图像生成技术。该模型通过将分类器无关引导蒸馏到输入中，实现了在极短时间内生成高质量图像。它仅需4步推理即可生成768x768分辨率的图像，显著提高了生成效率。用户可通过Hugging Face Spaces在线体验，或使用Diffusers库在本地运行。LCM_Dreamshaper_v7为快速、高质量的图像生成提供了新的解决方案。

transformer_latent_diffusion - 基于 PyTorch 的 Transformer 潜在扩散文本生图模型

AI绘图GithubLatent DiffusionPyTorchTransformer图像生成开源项目

Transformer Latent Diffusion 是一个基于 PyTorch 的开源项目，实现了文本到图像的潜在扩散模型。该模型体积小、生成速度快、性能合理，可在单 GPU 上快速训练。项目代码简洁，依赖少，注重数据质量。它提供数据处理工具，支持自定义训练，并进行了多项性能优化。项目展示了 256 分辨率随机样本和 CLIP 插值等生成示例。

HAT - 激活更多像素的图像超分辨率转换器

GithubHATTransformer图像超分辨率开源项目深度学习计算机视觉

HAT是一个开源的图像超分辨率项目，采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平，参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型，能够处理各种图像重建任务。

CogView - 中文文字生成逼真图像，支持英文和中文输入

CogViewGithubImageRewardNeurIPS 2023text-to-imagetransformer开源项目

CogView是一个基于4B参数预训练的转换器，用于生成通用领域的文本到图像。最新版本CogView2显著提升了生成速度，并扩展支持英文输入。用户可以通过Github和Wudao平台体验并下载预训练模型。项目还包含超分辨率和图像到文本转换功能，并提供详细的设置和运行指南。该项目获得NeurIPS 2021认可，并推荐使用PB-relax和Sandwich-LN技术稳定训练大型转化器。

stable-diffusion-v1-5 - 先进的AI文本到图像生成模型

GithubHuggingfacediffusers人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响

Stable Diffusion v1.5是一款基于扩散技术的文本到图像生成模型。该模型能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像，适用于艺术创作、设计辅助等多个领域。通过简单的文本提示词，用户可以控制图像生成过程。Stable Diffusion v1.5在图像质量和多样性方面较前代有显著提升，为AI图像生成领域提供了有力支持。

stable-diffusion-v1-4 - 先进的AI文本转图像模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目扩散模型文本生成图像模型深度学习

Stable Diffusion v1-4是一个基于潜在扩散技术的AI模型,能将文本描述转化为高质量图像。它结合自动编码器和CLIP文本编码器,在大规模数据集上训练,可生成多样化的写实和艺术风格图像。该模型为研究人员和创意工作者提供了新的视觉创作工具,开启了AI辅助艺术创作的可能性。但值得注意的是,模型存在一些局限性,如无法生成可读文本,且在复杂组合任务上表现不佳。

TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型

BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目

此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。

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