AlignProp

通过奖励反向传播优化文本到图像扩散模型

AlignProp 文本到图像扩散模型奖励反向传播图像生成模型微调 Github 开源项目

AlignProp是一种创新的文本到图像扩散模型优化方法，通过端到端反向传播奖励梯度来实现。该方法能有效对齐模型与下游任务目标，包括图像-文本语义一致性、美学质量和可控性。相比传统强化学习方法，AlignProp能在更少训练步骤内获得更高奖励，并且概念简单，为扩散模型优化提供了高效直接的解决方案。

ReAlign - 重新格式化指令数据以提升大语言模型性能

GithubReAlign大语言模型对齐开源项目指令数据提示工程

ReAlign是一种指令数据优化方法，通过重新格式化现有指令数据的响应，使其更符合预设标准和相关证据。该方法减少了人工标注需求，同时提升了大语言模型的对齐能力、数学推理、事实性和可读性。实验显示，仅通过重新格式化响应，LLaMA-2-13B在GSM8K上的数学推理准确率提高了近10个百分点。ReAlign强调人类和大语言模型在对齐过程中的协作，为相关研究提供新思路。

instruction-tuned-sd - 基于指令微调的Stable Diffusion图像编辑模型

GithubStable Diffusion低级图像处理卡通化图像处理开源项目指令微调

该项目探索了一种指令微调Stable Diffusion模型的方法,使其能够根据输入图像和特定指令进行图像编辑。结合FLAN和InstructPix2Pix的思想,项目通过构建指令数据集和训练,提升了模型执行图像转换任务的能力。研究涵盖卡通化和低级图像处理,并开源了相关代码、模型和数据集。

luxia-21.4b-alignment-v1.2 - 21.4亿参数的高效自然语言处理模型

GithubHuggingfaceLUXIA-21.4B-Alignment参数调优开源项目指令微调数据污染模型自然语言处理

Luxia-21.4b-alignment模型通过直接偏好优化训练，展现出在自然语言处理任务中的出色性能，甚至超越多参数模型。采用最先进的指令微调技术并结合多种数据集进行训练，计划发布多种模型版本。数据污染测试结果显示出色的泛化能力和准确性，在多项基准测试中表现优越。

realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术

AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型

Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库，从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证，项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示，用户可以生成多种符合视觉需求的图像，适用于多个创意领域。

sd-controlnet-depth - 结合深度估计的文本到图像扩散模型

ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型深度估计稳定扩散

ControlNet通过深度估计条件增强了Stable Diffusion等模型，允许在个人设备和高性能集群上进行快速训练，即使数据集较小。开发者Lvmin Zhang与Maneesh Agrawala提出的模型具有灵活性，加强了扩散模型的控制方式，推进应用实现。其多种检查点以不同条件训练，提供精细的生成控制。

stable-diffusion-v1-5-inpainting - 稳定扩散修复模型，提升图像生成与修复能力

GithubHuggingfaceStable Diffusion Inpainting人工智能绘画创意图片生成图像修复开源项目文本生成图像模型

Stable Diffusion Inpainting是一种基于潜在扩散模型的图像生成工具，通过文本提示生成高质量图像，支持遮罩修复。其在LAION-5B数据集上进行训练，应用于艺术和设计领域，具备生成逼真图像的能力，但在复杂文本处理上存在局限。遵循CreativeML OpenRAIL-M许可，可保证合理安全使用。了解训练和应用场景将有助于更有效地进行创新项目开发。

CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型

CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制

CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架，专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力，实现物体空间位置和视角的灵活调整，同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化，可同时控制视角、位置和文本，在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。

LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型

ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目

LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。

stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习

stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道，实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像，主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目，stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。

stable-diffusion-2-1-realistic - Stable Diffusion 2.1衍生的高质量写实图像生成模型

DiffusersGithubHuggingfacePhotoChatStable Diffusion开源项目微调文本生成图像模型

stable-diffusion-2-1-realistic是一个基于Stable Diffusion 2.1的改进模型，专注于生成高质量的写实图像。该模型通过120对精选的图像-文本数据进行微调，能够生成逼真的人像和场景。模型支持英语提示词输入，并提供了优化的提示词模板和负面提示词建议，有助于提升输出质量。开发者可以通过Hugging Face Diffusers库集成该模型，也可使用在线推理API快速体验其功能。

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