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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。

4th-tail-merges-050autismmix-sdxl - 基于SDXL框架的动漫小马风格AI绘画模型
GithubHuggingfaceSDXLStable Diffusion人工智能绘画动漫图片生成开源项目数字艺术模型
Minthybasis开发的基于Stable Diffusion XL的图像生成模型,专门优化动漫和小马风格图像生成。模型采用FAIPL-1.0-SD许可证,支持text-to-image生成,可通过Diffusers库调用。模型在SDXL基础上针对特定艺术风格进行了优化。
StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型
3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络
StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法,结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像,通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型,可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。
VectorFusion-pytorch - 文本驱动的像素扩散模型到可编辑矢量图形转换工具
VectorFusion-pytorch是一个文本到SVG生成工具,将基于像素的扩散模型抽象化为可导出的矢量图形。支持图标、像素艺术和素描等多种风格,提供详细的安装指南和使用示例。该工具可将光栅图像转换为矢量图,并通过LSDS微调实现高质量的文本引导矢量图形合成。项目提供Docker使用指南和多个案例展示,包括悉尼歌剧院、明朝花瓶、宇航员和吉他等不同主题的矢量图生成过程。此外,VectorFusion-pytorch还支持自定义风格和参数调整,为用户提供灵活的创作空间。
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。
sdxl-instructpix2pix-768 - 基于SDXL的指令式图像编辑模型
GithubHuggingfaceSDXL人工智能图像生成图像编辑开源项目模型深度学习
该项目将InstructPix2Pix方法应用于Stable Diffusion XL (SDXL)模型,开发了一个能够根据文本指令精确编辑图像的AI系统。它可以执行多种图像编辑任务,如改变天空景象、转换绘画风格和调整人物年龄等。项目通过diffusers库提供简便的使用接口。作为一个实验性模型,该项目仍有优化空间,开发者欢迎用户反馈和讨论。
SDXL-Lightning - 快速高质量文本到图像生成的突破性模型
AI绘图GithubHuggingfaceSDXL-Lightning开源项目快速推理扩散模型文本生成图像模型
SDXL-Lightning是一个基于稳定扩散XL的文本到图像生成模型,能在几步内生成1024px高质量图像。它提供1步、2步、4步和8步蒸馏模型,其中2步、4步和8步模型在保持高速的同时,展现出优秀的生成质量。该项目开源了完整的UNet和LoRA检查点,方便用户在各种场景中应用。
bigaspv2lustify-v10-sdxl - 高精度的文本生成图像模型,提升视觉真实性
GithubHuggingfacestable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型现实主义
该项目展示了一个结合Stable Diffusion技术的先进文本生成图像模型,能够生成非常逼真的图像效果。由用户ffjggrtbjibv创建,其模型适用于复杂图像创建与需要真实效果的场景。凭借现代化的图像生成算法,这个模型在图像质量和细节表现上得到显著提升,为创作提供更大的灵活性与创意空间。
DragGAN - 基于交互点的生成图像操作
DragGANGANGithubPyTorchSIGGRAPH 2023StyleGAN3开源项目
DragGAN项目介绍了一种基于交互点操作的生成图像技术,可以在生成图像流形上进行精确调整。内容包括技术实现步骤如安装依赖、运行Docker、下载预训练权重和使用GUI进行图像编辑。该项目关键是集成了StyleGAN3和部分StyleGAN-Human代码,提供一个在Linux和Windows系统上高效运行的图像编辑工具。代码遵循CC-BY-NC许可,部分源代码基于Nvidia Source Code License。
InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法
GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成
InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件,可灵活指定实例位置,包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术,InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍,掩码输入的IoU提高1.7倍,为图像生成和编辑领域带来新的可能性。
Rerender_A_Video - 零样本文本引导的视频风格转换框架
AI视频处理GithubRerender A Video开源项目时间一致性视频转换零样本学习
Rerender_A_Video项目提出了一种零样本文本引导的视频到视频转换框架。该框架通过关键帧转换和全视频转换,实现了视频风格和纹理的时间一致性。无需重新训练,可与现有图像扩散技术兼容,支持使用LoRA自定义主题和ControlNet引入空间引导。这种方法能生成高质量、时间连贯的风格化视频。
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