SDT

生成可定制风格的在线和离线手写体

SDT 手写生成写作风格解耦在线中文手写 CVPR 2023 Github 开源项目

该项目提出了一种名为SDT的风格解缠变压器，可生成具有特定内容和风格的手写体。相较于现有的RNN方法，SDT能够区分书写者和字符的风格差异，提高模仿性能。此外，该项目还延伸至离线手写体生成，显著改进了中文离线手写体的生成质量。最近的更新包括发布教程和代码，支持用户自定义手写体风格合成，新方法One-DM也已被ECCV 2024接收。

Github

介绍相关项目

FontDiffuser - 多尺度内容聚合与风格对比学习的字体生成模型

AAAI2024AI字体生成FontDiffuserGithub一次性生成开源项目扩散模型

FontDiffuser是一个基于多尺度内容聚合和风格对比学习的字体生成模型。它能够生成新颖字符和风格,支持跨语言生成(如中文到韩文)。该模型在处理复杂字符和大幅风格变化方面表现优异,达到了领先水平。FontDiffuser生成的结果可与InstructPix2Pix结合用于进一步装饰。项目开源并提供在线演示。

sd-turbo - 高效单步文本到图像生成模型

AI绘图GithubHuggingfaceSD-Turbo图像生成实时应用开源项目模型研究模型

SD-Turbo是基于Stable Diffusion 2.1的蒸馏版文本到图像生成模型。采用对抗性扩散蒸馏(ADD)训练方法，能在1-4步内生成高质量图像。适用于实时应用研究、艺术创作和设计工具，支持512x512像素输出。虽可用于非商业和商业用途，但在人脸生成和文字渲染方面存在局限。该模型为研究小型蒸馏文本到图像模型提供了新的可能性。

DiffSketcher - 基于文本生成高质量矢量草图的新方法

AI绘图DiffSketcherGithub向量草图合成开源项目文本引导潜在扩散模型

DiffSketcher是一个基于潜在扩散模型的文本引导矢量草图合成项目。它可以根据文本描述生成高质量的矢量草图,支持素描、油画和彩色图像等多种风格。该项目提供灵活的参数配置,如调整笔画数量和迭代次数,并支持与风格迁移技术结合。DiffSketcher为艺术创作和图像生成领域提供了新的可能性。

DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成

DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉

DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。

rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制

AI绘图GithubICCV 2023Rich-Text-to-ImageStable Diffusion开源项目文本生成图像

Rich-Text-to-Image项目利用富文本格式信息增强文本到图像生成的控制能力。该项目通过字体大小、颜色、样式和脚注等格式实现精确的颜色渲染、局部风格控制和详细区域合成。这种方法支持token显式重新加权，可与Stable Diffusion等主流模型集成，提供更精细的图像生成控制。项目开源了代码实现，并提供在线演示和相关论文，为文本到图像生成领域开辟了新的研究方向。

dreamshaper-xl-1-0 - 基于SDXL的图像生成模型支持多种艺术风格创作

Dreamshaper SDXLGithubHuggingface人工智能绘画图像模型开源项目文本生成图像模型神经网络

Dreamshaper SDXL-1.0是基于Stable Diffusion XL 1.0开发的微调模型，支持文本生成艺术和写实风格图像。模型集成了动漫和写实等多种图像风格，可通过Diffusers库实现快速部署。适用场景包括艺术创作、设计和视觉内容生成等领域。

ombre-v3-sdxl - 文本生成图像技术与动漫美学的全新融合应用

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion人物角色动漫开源项目模型艺术创作

ombre-v3-sdxl是基于Stable Diffusion XL的文本生成图像模型，专注于创造动漫和美学风格的图像。该模型融合多种艺术风格，适合生成独特的角色和艺术作品。通过文本描述，它能生成高质量、富有艺术感的图像，可应用于动漫创作、游戏设计等领域。模型由qelt开发，基于merges模型构建，遵循FAIPL-1.0-SD许可协议。

MagicTailor - 文本生成图像的个性化组件控制技术

AI工具MagicTailor个性化动态掩蔽退化双流平衡文本到图像扩散模型

MagicTailor在文本到图像扩散模型中实现组件的可控个性化，突破了T2I模型的限制，允许在个性化视觉概念时调整特定组件。通过动态掩模退化（DM-Deg）和双流平衡（DS-Bal）等技术，MagicTailor有效解决语义污染和不平衡问题。广泛的对比与分析显示，其在挑战性任务中表现出色，并推动了细致创新的图像生成。

t2i-adapter-sketch-sdxl-1.0 - 草图条件下的图像转换与文本生成优化

GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型生成模型稳定扩散草图

该项目为StableDiffusionXL提供了T2I Adapter，实现了在草图条件下的图像转换功能。由腾讯ARC与Hugging Face共同开发，采用PidiNet边缘检测模型训练，能够从草图生成更加精细和可控的图像。与其他模型相比，该模型依托StableDiffusionXL的多个校验点，在处理多样化风格时具有更高的灵活性，适合用于艺术创作和设计。用户可在Doodly Space中试用，支持高分辨率图像处理。项目遵循Apache 2.0开源协议，附有GitHub代码和学术论文供深入研究。

t2i-adapter-lineart-sdxl-1.0 - 文本与线条艺术的融合应用

GithubHuggingfaceStable Diffusion XL开源项目文本到图像模型生成模型视觉模型边缘检测

T2I Adapter引入线条艺术条件，为StableDiffusionXL模型增强文本到图像生成功能。该项目由腾讯ARC和Hugging Face合作开发，专业处理复杂图像造型和结构。通过Apache 2.0许可证分发，便于集成与扩展。模型的条件设置挖掘更多可控能力，增加艺术与AI图像生成的创意。GitHub库和相关论文提供完整指南和示例，适合开发者与研究人员。

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