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Generative-AI

多模态图像合成与编辑技术及其分类

Multimodal Image Synthesis and EditingGenerative AIVisual AIGCTaxonomyData ModalityGithub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。

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介绍相关项目
muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架
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muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型，支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程，包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法，为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。
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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。
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总
Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解
该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。
anycost-gan - 高效灵活的GAN模型实现实时图像生成与编辑
Anycost GANGithubStyleGAN2交互式编辑图像合成开源项目计算成本
Anycost GAN是一种新型生成对抗网络,可在不同计算资源下生成一致的高质量图像。该模型支持多分辨率和自适应通道训练,实现实时图像编辑。项目提供预训练模型、演示和评估代码,方便研究人员和开发者探索高效GAN技术。
Realistic_Vision_V4.0_noVAE - 多功能AI图像生成模型 支持多种风格与场景
AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXLRealDreamXL开源项目提示词模型
这是一款开源AI图像生成模型，支持写实、梦幻等多种风格创作。模型提供了负面提示词和生成参数等使用建议，助力用户获得理想效果。该模型适用于生成高质量的人像、风景和创意图像，可应用于艺术创作、设计和内容制作等领域。此项目还包含ParagonXL和NovaXL等系列模型，均可在Mage.Space平台上使用。
Kandinsky-2 - 多功能AI驱动的图像生成与编辑工具
AI绘图GithubKandinsky图像编辑开源项目文本生成图像深度学习
Kandinsky-2是一个开源的图像生成和编辑工具，采用CLIP图像编码器和ControlNet技术。该模型支持文本到图像生成、图像到图像转换、图像融合和图像修复等功能。Kandinsky-2能准确理解多语言文本输入，并在图像生成过程中提供精细控制。这个AI模型为创作者提供了多样化的图像处理选择，在保持高质量输出的同时，也具备良好的可定制性。
ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型
GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型
ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型，专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络，能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术，ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析，为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。
AI Generators - 提供全面的AI生成器探索平台
AI工具AI生成器图像生成文本生成视频生成语音生成
该平台汇集了多种AI生成器，涵盖文本、图像、视频、音乐和代码生成等，帮助用户探索这些技术在艺术、商业等领域的应用。
awesome-generative-information-retrieval - 生成信息检索的前沿技术与实际应用
Generative Document RetrievalGenerative Information RetrievalGenerative RecommendationGithubGrounded Answer GenerationRetrieval Augmented Generation开源项目
本项目综述了生成信息检索的最新发展，覆盖了基础答案生成和生成文档检索，还包括生成推荐和生成基础总结等内容。项目包含丰富的博客、数据集、工具及评估方法，并提供多样的工作坊与教程，旨在帮助用户理解生成信息检索的各个方面。同时，欢迎提交Pull-requests以共同改进生成信息检索技术。
learn-generative-ai - 将生成式AI技术应用于实际项目的课程
GenEngGenerative AIGithubGoogle CloudMicrosoft AzureOpenAI API开源项目
本课程帮助学员了解如何将生成式AI技术应用于实际项目，涵盖从云平台注册到生成式AI模型的集成与优化的全过程。内容包括微软Azure和Google Cloud的AI服务注册、生成技术工程（GenEng）的实践技巧，以及利用LangChain、Pinecone等开源工具开发和部署大型语言模型（LLM）。适合开发者、数据科学家和对生成式AI技术有兴趣的学习者。
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