Parts2Whole

多参考框架实现可控人像生成

Parts2Whole 人像生成参考框架深度学习计算机视觉 Github 开源项目

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。

FlashFace - 高保真人物图像个性化生成技术

AI绘图FlashFaceGithub人像定制图像生成开源项目身份保持

FlashFace是一项人物图像个性化生成技术，可在几秒内实现零样本人物图像定制，具有出色的身份保持能力。该技术能精确响应语言提示，并支持灵活调整身份图像和语言提示的控制强度。FlashFace可使用单张或多张参考人脸，对非名人也能有效保持身份特征，同时支持改变人物年龄或性别。

rRealism_v1.0_riiwa - AI驱动的高清真实人像生成工具

AI绘图GithubHuggingfacerRealism图像生成开源项目模型真实主义

rRealism_v1.0_riiwa是一个开源的AI人像生成模型，旨在创造高度逼真的人物图像。该模型生成的人像具有丰富细节和真实质感，为数字艺术创作提供了新的可能性。这一工具可能会对艺术家、设计师以及其他视觉内容创作者的工作流程产生影响。

MagicClothing - 基于服装的可控图像生成技术

AI绘图GithubMagic Clothing图像合成开源项目深度学习虚拟试衣

Magic Clothing 是一个开源项目，作为OOTDiffusion的分支版本，专注于基于服装的可控图像合成。该项目支持调节服装和文本提示的强度，并集成了IP-Adapter-FaceID和ControlNet-Openpose技术，实现人像和姿势的条件控制。项目提供512和768分辨率的模型权重，以及Python和Gradio接口用于推理和演示。这些特性为服装相关的图像生成领域开辟了新的可能性。

dressing-in-order - 递归生成人物图像的姿势迁移和虚拟试衣技术

GithubICCV人像生成姿势迁移开源项目服装编辑虚拟试衣

Dressing in Order 项目开发了一种创新的人物图像生成方法，实现姿势迁移、虚拟试衣和服装编辑功能。系统通过递归方式按顺序生成人物图像各部分，提高了图像操控的精细度和灵活性。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，便于研究者探索和应用这一技术。

AnyDoor - 实现对象级图像灵活定制和编辑

AnyDoorGithub图像定制开源项目深度学习目标级处理零样本学习

AnyDoor是一种零样本对象级图像定制技术，实现灵活的图像编辑。它能将参考对象无缝插入目标图像，保持风格一致性和真实感。项目提供训练和推理代码、预训练模型及在线演示。AnyDoor适用于虚拟试穿、换脸等任务，也可作为区域到区域生成任务的基础模型。该技术为图像编辑和生成领域提供了新的可能性。

IP_LAP - 基于身份保持的说话人脸生成新方法

CVPR 2023Github开源项目深度学习计算机视觉说话人脸生成身份保持

IP_LAP (Identity-Preserving Talking Face Generation with Landmark and Appearance Priors) 项目提出新型说话人脸生成方法，结合地标和外观先验实现身份保持。该技术在CVPR 2023发表，开源代码和预训练模型。研究团队使用LRS2数据集和PyTorch框架，在身份一致性和自然表情生成方面取得进展。

audio2photoreal - AI驱动的音频转人物对话视频技术

AI合成Github对话场景开源项目深度学习计算机视觉音频到真人化身

audio2photoreal项目实现了音频到逼真人物对话视频的自动转换。该开源项目集成了面部表情和全身动作生成模型,能根据音频输入合成自然的人物表情和动作。项目提供预训练模型、训练代码和数据集,便于研究者复现和改进。这一技术为虚拟人物制作和视频合成领域开辟了新的可能性。

photographerAlpha7 - 基于Stable Diffusion的真实人像生成工具集成多风格场景

90年代风格GithubHuggingfaceStable Diffusion人物建模开源项目文生图模型肖像摄影

photographerAlpha7是基于Stable Diffusion的文生图模型，主要用于生成真实人物肖像。支持90年代复古风格、现代场景等多种风格创作，可生成包括历史人物、时尚人像在内的多类型图像。模型注重细节表现，能够准确捕捉人物表情与场景氛围。

Awesome-Controllable-Generation - 可控生成技术前沿 ControlNet到DreamBooth及最新进展

Github人工智能可控生成开源项目扩散模型文本到图像深度学习

该项目收集了扩散模型中可控生成的前沿论文和资源,涵盖ControlNet、DreamBooth等开创性工作及图像、视频、3D生成的最新应用。内容包括精细合成控制、主题驱动生成和复杂布局操作等技术,汇集80余篇精选论文,全面覆盖可控生成领域的多种技术和应用,为相关研究者提供重要参考。

pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型

3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签

pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型，可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术，能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图，pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能，为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。

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