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MIGC

利用MIGC实现多实例文本生成图像

MIGC文本生成图像稳定扩散CVPR2024多实例生成Github开源项目

MIGC项目的多实例生成控制器提升了文本生成图像的多样性和质量，包含COCO-MIG基准测试、在线Colab演示等资源。MIGC提升了属性控制，通过更换不同生成器权重，实现高质量和多样化图像生成。最新Consistent-MIG算法优化迭代编辑功能，保持未修改区域一致性并增强修改实例的一致性。此项目由浙江大学的ReLER实验室和华为监督。

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介绍相关项目
insaneRealistic_v1 - Stable Diffusion驱动的超写实人像生成模型
CivitaiGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画开源项目文本转图像模型真实感渲染
insaneRealistic_v1是一个基于Stable Diffusion的文本到图像模型，专门用于生成超高真实度的人像。此模型能创建细节丰富的人物图像，精确呈现面部特征、肤质、发型和表情等细节。适用于需要高质量、逼真人像的各种应用场景，如艺术创作、虚拟角色设计等。作为开源项目，insaneRealistic_v1为开发者和研究者提供了探索高度写实人像生成技术的平台。在Civitai平台上发布后，该模型在数字艺术创作、游戏开发和虚拟现实等领域展现出广泛的应用前景，为用户提供了一个强大而灵活的人像创作工具。
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。
stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型，可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术，生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色，主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制，但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途，不适用于生成事实性或真实性内容。
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。
stable-diffusion-3-medium-diffusers - 先进的文本生成图像技术
AI绘图GithubHuggingfaceMMDiTStable Diffusion 3开源项目文本生成图像模型非商业用途
Stable Diffusion 3 Medium 是 Stability AI 开发的文本生成图像模型，采用多模态扩散变换器技术。该模型在图像质量、文字渲染和复杂提示理解方面表现出色，同时提高了资源使用效率。它使用三个预训练文本编码器，能够根据文本描述生成高质量图像。该模型开放非商业研究用途，并提供商业授权选项。
stable-diffusion-2-1-unclip - 基于文本和图像嵌入的Stable Diffusion 2.1增强版
GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型模型卡训练数据限制与偏见
Stable Diffusion 2.1的增强版可接受CLIP图像嵌入并生成图像变体，通过噪声水平调节控制。适用于艺术创作、设计和研究用途，探索生成模型的偏见和局限。开发者为Robin Rombach和Patrick Esser，使用CreativeML Open RAIL++-M开放许可，但需注意生成的内容可能存在偏见或不当风险。
One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像AI生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练，可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究，但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供，但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。
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