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DALLE-pytorch

文本到图像转换的先进实现

DALL-EPytorch图像生成文本到图像转换自动编码器Github开源项目

基于OpenAI的DALL-E以及CLIP技术，DALLE-pytorch是一种开源的AI解决方案，可将文本高效转化为图像。该工具在Pytorch框架下开发，支持包括OpenAI预训练的VAE在内的多种训练模式。DALLE-pytorch不仅采用了深度可逆网络和稀疏注意力技术，而且提供了高灵活性和可扩展性，适合多种数据集。

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介绍相关项目
pixel - 像素编码语言模型，无需固定词汇表实现多语言处理
BERTGithubPIXELVision Transformer图像编码开源项目语言模型
PIXEL是一个将文本渲染为图像进行语言处理的模型，消除了固定词汇表的需求。在同样的数据上，PIXEL在非拉丁脚本的语法和语义处理上优于BERT。PIXEL由文本渲染器、编码器和解码器组成，采用ViT-MAE技术实现图像级语言模型。用户可以通过Gradio演示体验PIXEL，并查看预训练和微调指南。未来将提供渲染指南、优化模型及HuggingFace transformers的集成。
CogView - 中文文字生成逼真图像，支持英文和中文输入
CogViewGithubImageRewardNeurIPS 2023text-to-imagetransformer开源项目
CogView是一个基于4B参数预训练的转换器，用于生成通用领域的文本到图像。最新版本CogView2显著提升了生成速度，并扩展支持英文输入。用户可以通过Github和Wudao平台体验并下载预训练模型。项目还包含超分辨率和图像到文本转换功能，并提供详细的设置和运行指南。该项目获得NeurIPS 2021认可，并推荐使用PB-relax和Sandwich-LN技术稳定训练大型转化器。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
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。
pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑
GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率
此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法（如2048x1024），可以将语义标签图转化为真实感图像，或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU，提供详细的安装、测试和训练指南，支持多GPU和自动混合精度训练。
PixArt-XL-2-1024-MS - 快速训练的高性能文本到图像AI模型
AI模型GithubHuggingfacePixart-α图像生成开源项目文本生成图像模型深度学习
PixArt-XL-2-1024-MS是一个基于Transformer的文本到图像生成模型,采用纯Transformer块进行潜在扩散。该模型可直接生成1024px图像,训练效率高,仅用Stable Diffusion v1.5约10%的训练时间即达到可比性能。模型适用于艺术创作、教育工具开发等领域的研究,为探索高效文生图技术提供了新思路。
rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制
AI绘图GithubICCV 2023Rich-Text-to-ImageStable Diffusion开源项目文本生成图像
Rich-Text-to-Image项目利用富文本格式信息增强文本到图像生成的控制能力。该项目通过字体大小、颜色、样式和脚注等格式实现精确的颜色渲染、局部风格控制和详细区域合成。这种方法支持token显式重新加权，可与Stable Diffusion等主流模型集成，提供更精细的图像生成控制。项目开源了代码实现，并提供在线演示和相关论文，为文本到图像生成领域开辟了新的研究方向。
pixart-900m-1024-ft-v0.7-stage1 - 文本到图像生成的多功能工具
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion幻想艺术开源项目文本到图像模型赛博朋克
该项目提供了多样化的文本到图像生成功能，能输出多种视觉风格和细节丰富的图片。从外星风情到赛博朋克风格、从魔法场景到未来都市，涵盖广泛艺术表达，适合用于游戏设计和创意项目。项目强调高分辨率和细节，为多媒体作品提供支持。
karlo-v1-alpha-image-variations - 基于unCLIP的文本条件图像生成模型
GithubHuggingfaceKarlo图像生成开源项目文本到图像模型模型架构超分辨率
Karlo v1 alpha通过优化的unCLIP架构提供了文本条件图像生成方案，提升了图像超分辨率性能。该模型在7个降噪步骤中将图像从64px扩展到256px，增强了高频细节表现。项目使用diffusers库，便于高性能GPU上的简便实现。模型在115M图像文本对上进行从头训练，并应用DDPM目标与VQ-GAN风格损失进行优化。
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译
CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络
该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。
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