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AOT-GAN-for-Inpainting

基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术

AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型,旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术,分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式,而SoftGAN则通过改进判别器训练,提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。

FouriScale - 无需训练的高分辨率图像合成方法
FouriScaleGithub开源项目扩散模型无需训练频域分析高分辨率图像生成
FouriScale是一种基于频域分析的高分辨率图像生成方法。该技术在预训练扩散模型中引入膨胀技术和低通操作,解决了结构和尺度一致性问题。FouriScale可处理不同宽高比的文本到图像生成任务,平衡图像结构完整性和保真度,实现任意大小、高分辨率、高质量的图像生成。这种方法简单且兼容性强,为超高分辨率图像合成研究提供了新思路。
sd-webui-inpaint-anything - 扩展使用 Segment Anything 中的蒙版在浏览器 UI 上执行稳定的扩散修复
AUTOMATIC1111GithubInpaint AnythingSegment AnythingStable DiffusionWeb UI开源项目
Inpaint Anything扩展在AUTOMATIC1111的Stable Diffusion Web UI上利用Segment Anything生成的掩码进行修复。通过简单指向所需区域来指定掩码,提高掩码创建的效率和准确性。该扩展支持v1.3.0及以上版本,提供详细的安装、运行、模型下载和高级功能指南。支持对动画风格图像和复杂模型的处理,显著节省时间和精力,提高修复质量。
Forgedit - 基于学习和遗忘的文本引导图像编辑方法
ForgeditGithub图像编辑开源项目扩散模型文本引导深度学习
Forgedit是一种新型文本引导图像编辑方法,采用视觉-语言联合优化框架,能在30秒内重建原始图像。该方法在扩散模型的文本嵌入空间中引入向量投影机制,实现身份相似度和编辑强度的独立控制。Forgedit还提出了新的遗忘机制,解决了在单图像上微调扩散模型时的过拟合问题。基于Stable Diffusion构建的Forgedit在TEdBench基准测试中表现优异,CLIP评分和LPIPS评分均超过了之前的最佳方法。
PnPInversion - 先进的扩散模型逆向技术,仅需3行代码即可提升图像编辑效果
GithubPnPInversion图像反演图像编辑开源项目性能评估扩散模型
PnPInversion是一种新型扩散模型逆向方法,通过在源扩散分支纠正逆向偏差,仅需3行代码即可提升图像编辑效果。该技术在保持原图内容的同时提高编辑保真度。研究还提出PIE-Bench基准测试集,包含700张多样化场景和编辑类型的图像。评估显示PnPInversion在编辑性能和推理速度上均优于现有方法。
iGAN - 交互式图像生成工具,通过用户编辑实时生成图像
GANGithubiGAN交互式图像生成图像翻译开源项目深度生成模型
系统采用深度生成模型(如GAN和DCGAN),提供智能绘图界面,支持用户通过简单笔触实时生成逼真图像样本。用户可通过颜色和形状的画笔进行编辑,系统自动生成符合编辑的图像。此外,该系统也是一种交互式视觉调试工具,帮助开发者理解和可视化深度生成模型的能力与局限性。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
DiffIR - 创新扩散模型提升图像修复效率
DiffIRGithubICCV2023图像恢复开源项目扩散模型深度学习
DiffIR是一种专为图像修复设计的创新扩散模型。它结合了紧凑的图像修复先验提取网络、动态图像修复变换器和去噪网络,相比传统扩散模型实现了更快速、稳定的图像恢复。在多项图像修复任务中,DiffIR展现出最先进的性能,同时大幅降低计算成本,为图像修复技术开辟了新的发展方向。
unpaint - C++实现的高性能Stable Diffusion图像合成工具
AI绘图DirectMLGithubStable DiffusionUnpaint图像合成开源项目
Unpaint是一款C++实现的Stable Diffusion图像合成工具,支持txt2img、img2img、inpainting等基本功能和ControlNet增强功能。该工具在单进程中运行整个图像生成过程,无需依赖Python,简化了部署流程。Unpaint基于DirectML,兼容NVIDIA和AMD GPU等硬件。用户可从本地或HuggingFace安装模型,便于将Stable Diffusion集成到各类应用中。
Inpaint-iOS - iOS设备上的本地图像修复应用 无需云端处理
CoreMLGithubInpaint-iOSiOS应用图像修复开源项目
Inpaint-iOS是一款本地运行的图像修复应用,基于CoreML技术,支持iOS设备和M系列Mac。无需云端处理,即可实现图像编辑和修复。应用持续更新,不断增加新功能并优化性能,致力于提供高效便捷的图像处理体验。
PASD - 像素感知稳定扩散模型用于图像超分辨率和风格化
GithubStable Diffusion个性化风格化人工智能图像超分辨率开源项目计算机视觉
PASD是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目,专注于图像超分辨率和风格化处理。该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本,同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。PASD的核心优势在于其像素级的感知能力,可以在各种复杂的图像处理过程中保持细节的完整性。
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