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CCSR

改善扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性

CCSR超分辨率扩散模型图像恢复稳定性Github开源项目

CCSR项目专注于提高扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性。项目引入全局标准差(G-STD)和局部标准差(L-STD)两个新指标，用于评估基于扩散的方法在超分辨率结果中的图像级和像素级变化。实验表明，CCSR在真实世界和双三次超分辨率任务中均有优异表现，能够生成更稳定、高质量的图像。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，方便研究人员和开发者使用。

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介绍相关项目
Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers图像生成开源项目文本生成图像模型
Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型，适用于文本到图像的转换，为用户提供高质量的生成效果。
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。
Phased-Consistency-Model - 高效文本条件图像生成的新方法
GithubPCM一致性模型图像生成开源项目文本条件深度学习
Phased Consistency Model (PCM)是一种新型图像生成技术,可在少量步骤内生成高质量的文本条件图像。该模型解决了先前一致性模型在文本条件生成中的局限,如灵活性不足、结果不一致以及低步骤效果差等。PCM采用分阶段处理ODE轨迹的方法,提高了训练效率并改善了生成效果。在不同步骤数设置下,PCM均展现出优异性能,为快速图像生成领域提供了新的解决方案。
perfectlevel10 - 通过稳定扩散技术革新图像生成
AI绘图GithubHuggingfacediffusersstable-diffusion图像生成开源项目文本转图像模型
PerfectLevel10结合稳定扩散和文本转图像技术，旨在提升图像生成的质量和效率。使用长尾关键词如稳定扩散和diffusers，该项目适用于多种应用场景，并提供详细的项目信息、更新和使用案例，方便用户获取所需的信息。
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。
testSCG-Anatomy-Flux1 - 文本到图像生成功能及稳定扩散技术概览
AI绘图GithubHuggingfaceSafetensorsstable-diffusion开源项目模型模型下载生成艺术
项目特色在于结合黑森林实验室的FLUX.1基础模型，采用LoRA和diffusers技术以实现高效的文本到图像转换。支持Safetensors格式的模型权重下载，能够处理多领域的图像生成任务，适用于视觉设计和创意行业。通过应用先进技术，提升图像生成的性能和可靠性。
stable-diffusion-3.5-medium - MMDiT-X高效能文本到图像生成技术
GithubHuggingfaceQK正则化Stable Diffusion图像质量提升多模态扩散变压器开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一款MMDiT-X模型，提升文本到图像生成的图像质量和资源效率。通过多模态扩散变压器结合QK标准化技术，该模型在多分辨率生成和文本理解方面表现出色，适合设计、创作与研究领域，年收入低于100万美元的用户可免费使用。
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。
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 - AI驱动的图像生成和局部修复模型 支持高分辨率编辑
GithubHuggingfaceSDXL人工智能修复图像生成开源项目模型绘画
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1是基于Stable Diffusion XL的AI图像生成和修复模型。该模型支持根据文本提示生成逼真图像，并能进行局部编辑和修复。采用1024x1024分辨率训练，可实现高质量图像处理。用户通过提供原图、蒙版和文本描述，即可完成精准图像编辑。这一工具适用于艺术创作、设计和研究等领域，但仍存在一些限制，例如无法生成可读文本。
CF-3DGS - 免COLMAP的3D高斯散射场景重建技术
3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目无监督学习神经渲染计算机视觉
CF-3DGS是一种新型3D场景重建技术，无需依赖COLMAP等传统SfM工具。该方法可直接从未标定图像序列学习3D高斯散射表示，通过迭代优化相机姿态和场景表示来实现高质量新视角合成。在Tanks and Temples等数据集上，CF-3DGS展现出优秀性能，为3D重建和新视角合成领域提供了高效灵活的解决方案。
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