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AlignProp

通过奖励反向传播优化文本到图像扩散模型

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。

T-GATE - 研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制
GithubTGATE图像生成开源项目扩散模型自注意力跨注意力
TGATE项目研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制。研究发现,交叉注意输出在几步推理后可以收敛到固定点,通过采用缓存和重用这些输出的方式,无需额外训练,即可提升现有模型的运行速度10%–50%。TGATE易于集成,提供快速图像生成,适用于CNN U-Net、Transformer和Consistency Model。
StoryDiffusion - 实现长序列图像和视频的一致性生成
AI生成GithubStoryDiffusion一致性自注意力开源项目长序列图像生成长视频生成
StoryDiffusion是一个专注于长序列图像和视频生成的AI项目。该项目采用一致性自注意力机制,实现角色连贯的图像生成,并通过运动预测器在压缩图像语义空间中预测条件图像间的运动。StoryDiffusion不仅能生成连贯的漫画,还可创作长时间、高质量的视频,为故事创作和视觉内容生成提供了新的技术方案。
alignment-handbook - 提升人工智能与人类偏好一致性的先进训练方法
AI偏好对齐Github偏好优化开源项目持续预训练热门监督微调语言模型
《Alignment Handbook》为ML社区提供了一系列全面的训练配方,专注于通过人工反馈强化学习(RLHF)等技术,继续训练和调整语言模型,以匹配人类和AI的偏好。该手册包括从数据收集、模型训练到绩效评估的完整流程,以及最新的训练代码和数据集,旨在帮助研究人员和开发人员构建更安全、更有效的AI系统。
DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具
DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型
DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑,允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑,集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术,提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。
Stable Diffusion 3 - 探索Stable Diffusion 3的高级文本到图像生成能力
AI工具AI绘图Stable Diffusion 3人工智能图像质量文本生成图像
Stable Diffusion 3是Stability AI开发的先进文本到图像模型,在图像质量、多主题处理和文本遵循方面有显著提升。本站提供免费在线体验,用户可通过文本提示生成高质量图像。网站详细介绍了Stable Diffusion 3的核心特性,并提供API接口和下载选项,满足开发者和研究人员的不同需求。探索AI驱动的图像生成新境界,体验Stable Diffusion 3的强大功能。
Text2Tex - 文本驱动的3D网格高质量纹理生成方法
3D网格GithubText2Tex开源项目扩散模型文本驱动纹理合成
Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法,利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型,从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列,Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题,同时优化了纹理更新过程。实验结果显示,在文本驱动纹理生成领域,Text2Tex的性能明显优于现有技术。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA,在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数,适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络,能够显著减少采样步骤,同时保持高质量的图像生成效果。
sdxl-instructpix2pix-768 - 基于SDXL的指令式图像编辑模型
GithubHuggingfaceSDXL人工智能图像生成图像编辑开源项目模型深度学习
该项目将InstructPix2Pix方法应用于Stable Diffusion XL (SDXL)模型,开发了一个能够根据文本指令精确编辑图像的AI系统。它可以执行多种图像编辑任务,如改变天空景象、转换绘画风格和调整人物年龄等。项目通过diffusers库提供简便的使用接口。作为一个实验性模型,该项目仍有优化空间,开发者欢迎用户反馈和讨论。
LCM_Dreamshaper_v7 - 基于潜在一致性模型的高效图像生成技术
AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceLatent Consistency Models图像生成开源项目模型深度学习
LCM_Dreamshaper_v7是一种基于潜在一致性模型的文本到图像生成技术。该模型通过将分类器无关引导蒸馏到输入中,实现了在极短时间内生成高质量图像。它仅需4步推理即可生成768x768分辨率的图像,显著提高了生成效率。用户可通过Hugging Face Spaces在线体验,或使用Diffusers库在本地运行。LCM_Dreamshaper_v7为快速、高质量的图像生成提供了新的解决方案。
stable-diffusion-3.5-large - 多模态扩散变换器模型实现高质量图像生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5人工智能模型多模态扩散变换器开源项目文本生成图像模型深度学习
Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI开发的新型文本到图像生成模型。采用多模态扩散变换器架构,改进了图像质量、排版和复杂提示理解能力。模型支持研究及部分商业用途,可通过ComfyUI、Hugging Face等多种方式使用。结合多个预训练文本编码器和QK归一化技术,在提示遵循度和图像美学质量方面表现优异。
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