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。

multimodal-garment-designer - 利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑

Dress CodeGithubMultimodal Garment DesignerVITON-HD开源项目时尚图像编辑潜在扩散模型

本项目通过多模态条件时尚图像编辑，优化服装设计流程，生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型，并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集，实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。

MultiBooth - 基于文本的多概念图像生成技术

GithubMultiBooth图像生成多概念定制开源项目扩散模型文本到图像

MultiBooth是一种新型多概念图像生成技术，通过单概念学习和多概念集成两个阶段提高了生成效果。该方法使用多模态图像编码器和概念编码技术，学习每个概念的表示，并利用边界框定义生成区域，实现高质量的多概念图像生成。MultiBooth在生成质量和计算效率方面均优于现有方法，为文本到图像生成领域提供了新的解决方案。

U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测

GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用

U-2-Net，一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术，通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域，并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。

CharacterGen - 单图高效生成3D角色模型的多视角姿势校准技术

3D角色生成CharacterGenGithub单图生成多视图校准开源项目深度学习

CharacterGen是一个开源项目，专注于从单一图像生成3D角色模型。该项目采用多视角姿势校准技术，包含2D和3D两个生成阶段。CharacterGen提供完整的渲染脚本、推理代码和用户友好的WebUI界面。它支持Blender和Three.js等多种渲染选项，为动画和游戏开发简化了3D角色创建过程。项目特点包括自动权重下载、高质量3D角色生成和多样化的渲染支持。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型

3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。

anything-v5 - 高品质动漫风格AI人像生成接口方案

AI绘图API接口Anything V5GithubHuggingfaceStable Diffusion API开源项目文本生成图像模型

这是一个基于Stable Diffusion的开源模型API接口，专注于生成高质量动漫风格人像。该接口支持PHP、Node、Java等多种编程语言，提供免费API密钥。用户能够调整提示词和参数来创作个性化AI图像，具备8K分辨率输出、多语言处理和全景图像生成等功能。此API为开发者和创作者提供了便捷的AI人像生成工具。

Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述

Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成

该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。

Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具

Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉

Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型，基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品，该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍，且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断，可用于各种计算机视觉应用场景。

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。

Outfit-Anyone-in-the-Wild - 革新街拍虚拟试衣技术兼顾面部特征与服装细节

AI技术GithubOutfitAnyone人体建模开源项目虚拟试衣街拍照片

Outfit-Anyone-in-the-Wild是一种突破性的虚拟试衣技术，专为街拍照片设计。该方法通过人体参数化建模、姿态变形和细节修复网络，在保持用户面部特征的同时，精确还原服装细节。实验表明，这种技术在图像和谐性、服装细节一致性和面部特征保留方面都达到了新的高度，显著优于现有方法。

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