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SDT

生成可定制风格的在线和离线手写体

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。

neural-doodle - 通过深度神经网络将简笔画转化为艺术作品
GithubNeural DoodlePython脚本图像合成开源项目深度学习风格迁移
Neural Doodle项目使用深度神经网络技术,将简笔画转化为艺术作品。该项目基于Semantic Style Transfer和Neural Patches算法,通过提取风格图像的注释补丁逐步转移到目标图像中。用户可以调整参数和输入数据,以实现接近照片级的效果。项目提供多种使用示例和详细安装说明,支持GPU和CPU渲染,适用于多种系统。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数,即可在短时间内完成训练,并减少存储需求。项目还支持多概念组合,附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
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。
multimodal-garment-designer - 利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑
Dress CodeGithubMultimodal Garment DesignerVITON-HD开源项目时尚图像编辑潜在扩散模型
本项目通过多模态条件时尚图像编辑,优化服装设计流程,生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型,并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集,实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。
Ranni - 将文本指令精确转化为图像的AI生成技术
AI绘画CVPR 2024GithubRanni开源项目文本生成图像语义理解
Ranni是一个创新的文本到图像生成项目,结合大型语言模型和扩散模型,提高了指令理解和图像生成的精确度。该项目由规划模型和绘画模型组成,可将文本指令准确转化为视觉元素。除了生成高质量图像,Ranni还支持交互式编辑,方便调整生成结果。项目已开源模型权重,包含经LoRA微调的LLaMa-2-7B和全面微调的SDv2.1模型。
HunyuanDiT - 实现多分辨率扩散和细粒度中英文理解
GithubHunyuanDiT中英双语多轮对话开源开源项目文本生成图像
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。
dreamshaper-8-lcm - 增强的Stable Diffusion模型,提供多种艺术风格生成支持
GithubHuggingfaceStable Diffusion动画开源项目文本生成图像模型模型版本艺术
Dreamshaper-8-lcm是一个高度优化的Stable Diffusion模型,能够实现多种艺术风格的图像生成,涵盖动漫和现实主义风格。使用🧨 Diffusers库可以简便地运行模型,实现文本到图像的高质量转换。更新从V4至V8持续增强了对写实、NSFW、lora等风格的支持,V8在多任务生成上表现优异。希望支持项目的用户可以通过Patreon或买咖啡的方式参与支持。
pixart-900m-1024-ft-v0.6 - 使用稳定扩散技术的创新图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfacecyberpunk风格stable-diffusion图像合成开源项目未来城市模型
此开源项目利用稳定扩散技术,专注于文本生成图像的应用,确保高质量的图像输出。以ptx0/pixart-900m-1024-ft-large为基础,通过simpletuner调试,适合描绘多种艺术场景,如外星市场、奇幻森林、赛博朋克城市等。用户可借助自定义文本提示,生成详尽且清晰的图像,支持去除模糊、裁剪及不美观的元素。适合创意者、设计师,激发艺术创意与设计灵感。
IP-Adapter-Instruct - 多任务图像生成的突破性技术
GithubIP Adapter Instruct图像生成多任务学习开源项目扩散模型条件控制
IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术,融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务,包括风格迁移和对象提取,同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性,提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色,为扩散模型的发展提供了新的可能性。
DressCode - 基于文本指导的3D服装自动生成框架
3D服装生成AI设计DressCodeGithubSewingGPT开源项目文本引导
DressCode是一个创新的文本驱动3D服装生成框架。该系统结合GPT架构和稳定扩散模型,能够根据自然语言描述自动生成服装缝纫图案和物理渲染纹理。DressCode不仅简化了服装设计流程,还为数字人物创作和虚拟试衣等应用开辟了新的可能性。与现有方法相比,DressCode在生成质量和输入提示一致性方面表现突出,为服装设计和数字内容创作领域提供了新的解决方案。
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