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Google Parti模型的PyTorch实现 基于注意力的文本到图像生成

Parti文本到图像生成深度学习计算机视觉PytorchGithub开源项目

本项目是Google Parti模型的PyTorch实现，Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化，提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程，支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。

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Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破 大幅提升图像分词性能
GithubOpen-MAGVIT2图像分词器大规模词表开源项目自回归模型视觉生成
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LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
Photon_v1 - 基于Stable Diffusion的创新文本转图像模型
AI绘图GithubHuggingfacePhotonStable Diffusion图像生成开源项目模型
Photon_v1是基于Stable Diffusion技术的文本到图像生成模型。它可将文字描述转化为视觉图像，适用于创意设计、内容创作、数字艺术等多样化场景。该模型已部署在Hugging Face平台，支持在线推理功能，为用户提供便捷的图像生成体验。Photon_v1具有高效的文本理解能力和图像渲染质量，能够满足各种复杂的图像生成需求。
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。
pytorch-generative - PyTorch生成模型开发的全能助手
GithubPyTorch图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
pytorch-generative是一个强大的Python库，为PyTorch生成模型开发提供全方位支持。该库包含SOTA生成模型的参考实现、常用模块的抽象、实用的训练调试工具，以及TensorBoard集成功能。支持自回归模型、变分自编码器等多种算法，并提供简洁API和完善文档，有效提升生成模型的开发和复现效率。
gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目
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gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。
blip2-itm-vit-g - 基于Transformers的图像文本匹配模型
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型训练环境影响
BLIP2-ITM-ViT-G是一个基于Transformers架构的多模态模型，专门用于图像-文本匹配任务。该模型使用ViT-G作为视觉编码器，通过预训练实现图像与文本之间的语义关系理解和匹配。它可直接应用于图文相关性判断，也可作为下游任务的基础模型进行微调，适用于图像检索、跨模态搜索等应用场景。
PyTorch-VAE - PyTorch中多种变分自编码器的实现与训练示例
GithubPyTorchPyTorch VAE变分自编码器图像生成开源项目深度学习
PyTorch-VAE项目实现了多种变分自编码器（VAE），专注于结果的可重复性，包括从Vanilla VAE到VQ-VAE的众多模型。所有模型都在CelebA数据集上训练，确保一致的对比结果。代码简洁易用，支持PyTorch和PyTorch Lightning，适合研究人员和开发者快速构建、调试和优化VAE模型。
attention-is-all-you-need-pytorch - PyTorch版Transformer模型，采用自注意力机制
BPEGithubPyTorchTransformer modelWMT 2014 英德翻译开源项目自注意力机制
本项目基于《Attention is All You Need》论文实现了PyTorch版Transformer模型，利用自注意力机制替代传统的卷积和循环结构，在WMT 2014英德翻译任务中表现出色。项目支持模型训练和翻译，部分字节对编码相关部分尚未完全测试，仍在开发中。提供详细的教程，包括数据预处理、模型训练和测试步骤，为用户提供全面指导。
pix2pix - 利用条件对抗网络的图像到图像翻译实现
Conditional Adversarial NetworksCycleGANGithubImage-to-Image TranslationPyTorchpix2pix开源项目
使用条件对抗网络实现图像到图像翻译，支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果，并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型，并附有详细的安装、训练和测试指南。
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