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Parts2Whole

多参考框架实现可控人像生成

Parts2Whole提出新型框架,利用多个参考图像生成定制人像。该框架包含语义感知外观编码器和多图像条件生成的共享自注意力机制,能精确选择人体部位实现高度可控生成。项目开源全套代码、模型和数据集,为人像生成研究提供完整解决方案。

fastcomposer - 无微调的高效多主体图像生成技术
AI绘图FastComposerGithub多主体生成开源项目无需微调注意力定位
FastComposer是一种创新的多主体图像生成技术,无需微调即可实现高效、个性化的文本到图像转换。该技术通过主体嵌入和注意力定位监督解决身份混淆问题,同时保持图像的身份特征和可编辑性。与传统微调方法相比,FastComposer在速度上实现了300-2500倍的提升,且无需为新主体增加额外存储。这一技术为高质量多主体图像创作提供了新的可能性。
HyperPhotoGASM - AI图像生成模型结合超现实主义和摄影技巧创造精细人像
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion图像融合开源项目模型照片级真实感肖像生成
HyperPhotoGASM融合了HyperRealism 1.2和DreamPhotoGASM的优点,生成超现实主义风格的照片级图像。模型擅长创作电影场景、情侣肖像和角色扮演图像,呈现细节丰富、光影逼真的效果。这个开源项目为创意视觉概念的实现提供了新的可能性。
Collaborative-Diffusion - 多模态控制的面部生成与编辑,协作扩散模型
CVPR 2023Collaborative DiffusionGithubMMLab@NTU多模态脸部生成开源项目脸部编辑
Collaborative Diffusion项目展示了如何通过多模态控制生成和编辑面部图像,保证生成结果与输入条件一致。该项目使用动态扩散器在每一步选择性处理不同模态,确保身份信息的准确性。最新更新包括对FreeU的支持、单模态面部生成推理脚本,以及适用于不同分辨率的模型训练和推理代码,满足多样化应用需求。
DreamlikePhotoReal2 - 高细节增强的超现实图像生成模型
AI绘图Dreamlike PhotoRealGithubHuggingface开源项目模型稳定扩散视觉效果高细节
Dreamlike PhotoReal 2模型通过集成840K VAE进行优化,突出细节。该项目结合稳定扩散与文本转图像技术,使其有能力生成高细节和照片级逼真的图像,如乡间别墅的少女或东京街头的时尚女性。该模型专为需要更高精度图像生成的艺术与设计工作者设计,兼容diffusers库。
One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术
3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习
One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术,能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节,仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色,为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。
CFLD - 粗到细潜在扩散实现姿态引导人像合成
CFLDCVPRGithubpose-guided人物图像合成开源项目潜在扩散
CFLD项目提出粗到细潜在扩散方法,用于姿态引导的人像合成。该方法采用多阶段策略,先生成粗略草图再逐步细化,提高了生成图像质量和准确性。作为CVPR 2024亮点论文,CFLD在人像合成领域展现了重要进展。
Realistic_Vision_V1.4 - 写实人物AI渲染模型 支持8K超高清输出
GithubHuggingfaceNovaXLStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练
Realistic Vision 是一款基于Stable Diffusion的开源人物写实模型,可生成具有自然皮肤纹理和光影效果的8K人物图像。模型集成Euler A和DPM++采样器,并提供优化的提示词模板,有效降低图像畸变。主要应用于人物写真、肖像和角色设计等创作领域。
SIFU - 单图高精度3D人体重建技术 适用于实际应用场景
3D人体重建GithubSIFU开源项目深度学习计算机视觉隐式函数
SIFU是一项创新的3D人体重建技术,能够从单一图像生成高质量的3D clothed human模型。该技术采用Side-view Conditioned Implicit Function提升特征提取和几何精度,并通过3D Consistent Texture Refinement改善纹理质量。SIFU在处理复杂姿势和宽松服装方面表现突出,适用于3D打印和场景创建等实际应用。作为CVPR 2024的亮点论文,SIFU为真实世界的人体重建任务提供了有效解决方案。
GSM - 创新框架实现高效3D人体生成
3D人体生成3D渲染Github开源项目深度学习生成对抗网络高斯贝壳图
Gaussian Shell Maps (GSM)框架结合了先进的生成器网络和3D高斯渲染技术,用于高效生成3D数字人物。GSM采用多层壳结构,通过卷积神经网络生成3D纹理并映射到壳上。该方法可在单视图数据集上训练,生成多视图一致的高质量3D人体模型,并支持任意姿势变形。GSM为虚拟现实、社交媒体和电影制作等领域提供了创新的3D人体生成技术。
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