Visual-Style-Prompting

创新的视觉风格提示方法实现文本到风格化图像生成

Visual Style Prompting 文本到图像生成扩散模型自注意力机制风格控制 Github 开源项目

Visual-Style-Prompting项目提出创新的视觉风格提示方法，通过交换自注意力层键值实现多样化图像生成并保持特定风格。无需微调即可使用，生成图像忠实反映参考风格。经广泛评估，该方法在多种风格和文本提示下表现优异，准确匹配文本描述并最佳呈现参考风格。

Realistic_Vision_V4.0_noVAE - 多功能AI图像生成模型支持多种风格与场景

AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXLRealDreamXL开源项目提示词模型

这是一款开源AI图像生成模型，支持写实、梦幻等多种风格创作。模型提供了负面提示词和生成参数等使用建议，助力用户获得理想效果。该模型适用于生成高质量的人像、风景和创意图像，可应用于艺术创作、设计和内容制作等领域。此项目还包含ParagonXL和NovaXL等系列模型，均可在Mage.Space平台上使用。

the-point-flux - 复古与未来交融的创新图像生成风格

AI绘图GithubHuggingfaceStable-Diffusion复古未来主义开源项目怀旧手绘风格模型

该风格通过精细的线条和柔和的复古色调，创造出梦幻的插图。结合手绘特质与数码技术，常涉有机与机械元素的融合，营造复古未来主义的氛围。其特点包括对旧印刷或磨损质感的模仿和限色运用，通常是柔和色调，呈现梦幻氛围。使用关键词“pnt style”可触发生成，适合创意项目与数码艺术爱好者。

DreamWorksRemix - 梦工厂风格文本到图像生成器，适应多种提示

AI绘图DreamWorksDreamWorks DiffusionDreamWorks RemixGithubHuggingface开源项目模型生成模型

项目结合了DreamWorks与DreamWorks Diffusion模型，提供通用的文本到图像生成功能，不仅限于特定风格提示。它能生成带有梦工厂特征的高品质图像，例如节庆场景中的父女、蘑菇王国的公主等。所生成图像具备CGI水平的细节和8k分辨率，区别于传统方法，提供增强的视觉体验。

ThemeStation - 新颖的主题感知3D生成方法

3D资产生成AI图像生成GithubSIGGRAPHThemeStation主题一致性开源项目

ThemeStation提出了一种新颖的主题感知3D生成方法。该方法采用两阶段框架，首先生成概念图像，然后进行参考信息指导的3D建模，以创建主题一致且多样化的3D资产。通过创新的双重分数蒸馏损失，ThemeStation有效利用输入示例和合成概念图像的先验知识。实验结果显示，该方法在生成高质量、多样化的主题感知3D模型方面表现优异，并可应用于可控3D-to-3D生成等多个场景。

ombre-v3-sdxl - 文本生成图像技术与动漫美学的全新融合应用

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion人物角色动漫开源项目模型艺术创作

ombre-v3-sdxl是基于Stable Diffusion XL的文本生成图像模型，专注于创造动漫和美学风格的图像。该模型融合多种艺术风格，适合生成独特的角色和艺术作品。通过文本描述，它能生成高质量、富有艺术感的图像，可应用于动漫创作、游戏设计等领域。模型由qelt开发，基于merges模型构建，遵循FAIPL-1.0-SD许可协议。

VisionVision - 优化图像合成质量，通过模型融合实现多元风格

AI绘图GithubHuggingfaceStable DiffusionVisionVision动漫开源项目模型真实感

该项目结合realistic-vision-v1.3和ZootVisionBeta模型，优化图像生成的质量与细节，尤其是在合成和眼部细节方面。VisionVision支持多种风格，包括写实与艺术表现，适用于动漫与真实感艺术创作。项目使用SuperMerger技术，提供丰富样例与提示，帮助用户生成优质图像。

epiCCartoon - 创新的动漫风格图像生成模型

GithubHuggingfaceStable DiffusionepiCCartoon动漫开源项目文本到图像模型渲染

利用整合Color101VAE的模型，提供高质量的图像生成，支持动画渲染和稳定扩散。工具重点在文字到图像的转换，为创作者提供多样生成风格。探索epiCCartoon模型的应用，发掘AI技术带来的无尽创意潜力。

GLIGEN - 开放式条件引导的文本到图像生成模型

GLIGENGithub人工智能开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉

GLIGEN是一个创新的开放式条件引导文本到图像生成模型。它扩展了冻结文本到图像模型的功能,支持框、关键点和图像等多种引导条件。在COCO和LVIS数据集的零样本测试中,GLIGEN大幅超越了现有的有监督布局到图像生成基线。这项技术在开放世界场景下的应用前景广阔,同时也需关注其局限性和伦理影响。

Paint-by-Example - 通过扩散模型进行示范导向的图像编辑

GithubHuggingfacePaint by Example图像编辑开源项目扩散模型自监督训练

该项目通过自监督训练，重新组合源图像及示范图像，避免了直接复制粘贴带来的伪影。采用任意形状掩码和无分类器指导，提升编辑过程的可控性，并通过一次性前向扩散模型实现高保真图像编辑。项目展示了对自然图像的高效可控编辑效果，提供了预训练模型、测试基准和量化结果，适用于图像编辑和生成的研究与应用。

AutoStudio - 提升多轮交互图像生成的主体一致性

AutoStudioGithub主体一致性多轮交互式图像生成大语言模型开源项目稳定扩散

AutoStudio是一个创新的多代理框架，专注于解决多轮交互式图像生成中的主体一致性问题。该框架包含主体管理器、布局生成器、监督器和绘图器四个核心组件。通过引入并行U-Net和主体初始化生成方法，AutoStudio实现了连贯多主体图像序列的生成。在CMIGBench基准测试中，该框架在平均Fréchet Inception Distance和平均字符-字符相似度方面分别提升了13.65%和2.83%，展示了其在多轮交互中保持多主体一致性的优异表现。

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