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TempestV0.1

基于600万图像数据的超高分辨率AI生成引擎

TempestV0.1是一个基于600万张高质量图像数据集训练的AI图像生成模型。它支持1400x2100至4800x7200的超高分辨率输出,经过300万次迭代训练,在细节和纹理表现上有出色表现。该模型提供Base和Artistic两个版本:Base版本生成连贯的图像,Artistic版本则具有更强的艺术表现力。TempestV0.1适用于需要高分辨率、高质量图像输出的各种场景。

image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率,支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络(RDN)和残差在残差密集网络(RRDN)来提升低分辨率图像的质量,并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理,兼容Python 3.6,开源并欢迎贡献。
Image-Gen - AI无限制高质量图像生成服务
AI工具AI绘图Image-Gen图像生成订阅服务高质量
提供无限制、高质量、私密的AI图像生成服务,适用于多种创意和商业需求,支持订阅制使用。这款专业工具作为强大的AI图像创作平台,能够轻松生成独特且高品质的视觉内容。为设计师、营销人员和内容创作者提供便捷解决方案,有助于快速实现视觉创意,满足各类AI图像生成和视觉内容创作需求。
FouriScale - 无需训练的高分辨率图像合成方法
FouriScaleGithub开源项目扩散模型无需训练频域分析高分辨率图像生成
FouriScale是一种基于频域分析的高分辨率图像生成方法。该技术在预训练扩散模型中引入膨胀技术和低通操作,解决了结构和尺度一致性问题。FouriScale可处理不同宽高比的文本到图像生成任务,平衡图像结构完整性和保真度,实现任意大小、高分辨率、高质量的图像生成。这种方法简单且兼容性强,为超高分辨率图像合成研究提供了新思路。
PixArt-sigma - Diffusion Transformer模型实现4K文本到图像生成
4K图像生成GithubPixArt-ΣTransformer开源项目扩散模型文生图
PixArt-Σ是一个基于Diffusion Transformer的文本到图像生成模型。通过Weak-to-Strong训练方法,该模型支持4K分辨率生成,采用300长度T5 token和SDXL VAE。相比前代PixArt-α,PixArt-Σ具有更强的生成能力。项目提供开源代码、多种分辨率预训练权重、diffusers库集成支持和在线演示。
open-muse - 开源项目MUSE模型重现,用于高效文本到图像生成
GithubHuggingfaceMUSEVQGANopen-musetransformer开源项目
open-muse项目致力于重现Transformer MUSE模型,通过LAION-2B和COYO-700M数据集的训练,提供简单且可扩展的代码库。项目包括在Imagenet上训练类别条件模型、在CC12M上进行文本到图像实验,以及训练改进的VQGAN模型,所有结果将上传至Huggingface的openMUSE组织。支持的模型包括MaskGitTransformer和VQGAN,方便使用并可在Huggingface hub上加载和保存。
imagen-pytorch - 文本到图像合成技术,基于Pytorch的Imagen实现
GithubImagenPytorchT5模型开源项目文本到图像神经网络
Google的Imagen是一种基于Pytorch实现的文本到图像神经网络,被视为此领域的新技术标杆。它采用简化的架构和优化的设计,例如级联DDPM、动态剪辑和内存高效的Unet设计。该项目在从文本转换成图像的合成过程中,表现出了相比DALL-E2的显著优势,为研究人员和开发者提供了实用的图像生成工具。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类
Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目
该项目附有一篇综述论文,全面分析了多模态图像合成与编辑(MISE)和视觉AIGC的发展情况,并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究,科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络(GAN)等不同技术及其应用,帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。
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。
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