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MultiBooth

基于文本的多概念图像生成技术

MultiBooth图像生成多概念定制扩散模型文本到图像Github开源项目

MultiBooth是一种新型多概念图像生成技术，通过单概念学习和多概念集成两个阶段提高了生成效果。该方法使用多模态图像编码器和概念编码技术，学习每个概念的表示，并利用边界框定义生成区域，实现高质量的多概念图像生成。MultiBooth在生成质量和计算效率方面均优于现有方法，为文本到图像生成领域提供了新的解决方案。

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介绍相关项目
Kolors-diffusers - 基于扩散模型的高质量文本到图像生成技术
AI绘画GithubHuggingfaceKolors大规模模型开源项目文生图模型自然语言处理
Kolors是一个基于潜在扩散技术的大规模文本到图像生成模型。该模型在视觉质量、复杂语义理解和中英文字符渲染方面表现优异，支持中英文输入并擅长处理中文内容。Kolors面向学术研究开源，同时为商业使用提供申请渠道，旨在促进文本到图像生成技术的开放发展。
blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具
Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述
Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型，实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整，并无缝融合编辑区域，减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载，供用户探索。
ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型
GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成
ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。
TF-ICON - 利用Text-driven Diffusion模型实现跨域图像无训练组合的框架
GithubICCV 2023TF-ICON开源项目扩散模型无训练跨域图像合成
TF-ICON是一个利用Text-driven Diffusion模型实现跨域图像无训练组合的框架。相比需要实例化优化或微调预训练模型的方法，TF-ICON无需额外训练或优化，就可无缝集成用户提供的对象，还使用了特别提示来帮助模型准确还原真实图像。实验表明，该方法在多个数据集（如CelebA-HQ、COCO和ImageNet）上的表现优于现有技术。
Lumina-mGPT - 多模态AI模型实现文本到图像的灵活生成
GithubLumina-mGPT人工智能图像生成多模态开源项目自回归模型
Lumina-mGPT是一个多模态自回归模型系列，适用于多种视觉和语言任务。这个开源项目特别擅长将文本描述转化为逼真图像，提供7B和34B两种参数规模的模型，以及多种图像分辨率选项。除图像生成外，Lumina-mGPT还支持图像理解和全能型任务，为AI研究和应用开发提供了灵活的工具。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像AI生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练，可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究，但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供，但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。
Text2Poster-ICASSP-22 - 基于AI的智能海报布局生成系统
AI应用GithubText2Poster图文布局开源项目海报生成背景图像检索
Text2Poster-ICASSP-22是一个基于人工智能的海报生成系统,结合了图像检索和文本布局技术。该项目能够根据输入文本自动选择合适的背景图片并进行智能排版,支持多语言输入。系统提供API接口,便于快速集成和使用。Text2Poster适用于各种需要快速生成高质量海报的场景,如活动宣传、营销推广等。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型，实现高质量图像创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型，通过595k步fine-tuning优化，能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域，但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途，不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
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。
OMG - 优化多角色图像生成框架，支持个性化和样式控制
AI绘图ControlNetDiffusion模型GithubOMG多人物生成开源项目
OMG是一个多概念图像生成框架，支持Civitai.com的角色和样式LoRA模型。结合InstantID可实现单图多ID个性化。该框架提供高质量多角色图像生成，支持布局和样式控制。项目开源并附详细说明，为图像生成领域带来新突破。
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