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GaussianImage

使用2D高斯溅射实现快速图像表示和压缩

GaussianImage图像压缩2D高斯散射神经图像编解码器ECCV 2024Github开源项目

GaussianImage是一种基于2D高斯溅射的图像表示和压缩方法。它使用紧凑的2D高斯表示和新型栅格化技术，实现高效图像表示，具有训练时间短、GPU内存占用少和渲染速度快等特点。该方法结合矢量量化技术，构建了低复杂度的神经图像编解码器。解码速度达2000 FPS左右，优于JPEG等传统编解码器，并在低比特率下提供更好的压缩性能，推动了神经图像编解码技术的发展。

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介绍相关项目
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。
ddpm-celebahq-256 - 高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型
DDPMGithubHuggingface图像合成图像降噪开源项目无条件图像生成模型深度学习
本项目使用去噪扩散概率模型，实现了高质量的图像合成，借鉴了不平衡热力学，创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配，并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分，在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm，ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型，并提供官方示例用于推理和训练。
multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术，适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术，该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像（≥2K）。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演，并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改，自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具
DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型
DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑，允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑，集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术，提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。
Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
wuerstchen - 提供42倍空间压缩的高效文本到图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceWürstchen图像压缩开源项目损失重建模型模型开发
模型通过先进的42倍空间压缩技术革新文本到图像生成，大幅降低计算成本，提速推理过程。其双阶段结构，包括VQGAN和Diffusion Autoencoder，在广泛的图像分辨率下保持优良表现。尽管存在细节重建问题，尤其在面部和手部图像中，它仍是一个极具潜力的开源项目，适用于多语言图像生成与修改。
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
本项目汇总了扩散模型在图像处理领域的最新研究进展，涵盖图像复原、增强、编码和质量评估等方面。重点关注图像超分辨率、修复和去噪等任务，提供全面的调查报告和定期更新的研究成果。项目收录了大量相关开源代码和数据集资源，为研究人员提供了重要的参考信息。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型，依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量，同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置，还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型，适配快速高效图像生成需求。
ReNoise-Inversion - 迭代重噪图像反演方法提升重建精度和编辑效果
AI图像处理GithubReNoise图像反演开源项目扩散模型迭代噪声
ReNoise-Inversion项目开发了一种创新的图像反演方法，利用迭代重噪机制提高重建精度，同时保持低操作成本。该方法适用于多种采样算法和模型，包括最新的加速扩散模型。实验表明，ReNoise技术在精确度和速度方面表现优异，同时保持了图像的可编辑性。这一技术为基于文本的真实图像编辑开辟了新途径。
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