UniControl

优化多任务条件生成的统一扩散模型

UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型，支持多种语言提示，通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet，实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明，UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳，是可控视觉生成领域的重要进展。

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UniRef - 跨空间时间的统一视觉对象分割模型

GithubUniRef++参考对象分割开源项目深度学习目标分割视频对象分割

UniRef++是一个统一的视觉模型，可同时处理指代图像分割、少样本分割、指代视频对象分割和视频对象分割四种任务。其核心UniFusion模块能高效注入多种参考信息，不仅性能优异，还可作为SAM等基础模型的插件组件使用。该模型在多个benchmark上展现出色表现，体现了其在对象分割领域的通用性和扩展性。

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。

UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型

GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目

UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型，可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器，UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中，UniSeg在两项任务中均获得第二名，展现了其在医学图像分割领域的出色表现。

univnet - 具有多分辨率频谱图鉴别器的神经声码器

GANGithubUnivNet开源项目神经合成器音频样本高保真波形生成

UnivNet是一种利用多分辨率频谱鉴别器的神经声码器，旨在提供高保真波形生成。本项目包括一个非官方PyTorch实现，并可与原始研究的客观评分相匹敌。它在主观评测中胜过HiFi-GAN，推理速度也比HiFi-GAN快1.5倍。项目还提供预置的训练参数和预训练模型，支持高度自定义和不同的音频数据源。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类

Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目

该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。

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。

controlnet-canny-sdxl-1.0 - 基于SDXL的Canny控制网络模型生成高质量图像

AI绘图ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人工智能生成图像控制开源项目模型

这是一个基于SDXL的Canny控制网络模型，经过1000万张高质量图像训练。模型采用数据增强、多重损失函数和多分辨率等技术，生成高分辨率图像。在美学评分和感知相似度方面优于其他开源Canny模型，适用于绘画和设计工作。支持真实和动漫风格图像生成，提供使用指南和示例代码。

UNI - 病理学AI基础模型助力精准医疗诊断

GithubHuggingfaceUNI图像处理开源项目模型深度学习病理学视觉编码器

UNI是一个基于1亿张病理图像预训练的视觉编码器,为病理学AI诊断提供了强大的基础模型。它在34项临床任务中展现出卓越性能,特别是在罕见和代表性不足的癌症类型诊断上。UNI不使用公开数据集进行预训练,有助于研究人员在避免数据污染的前提下构建和评估病理AI模型。该模型遵循CC-BY-NC-ND 4.0许可证,仅限非商业学术研究使用。

unilm - Unilm项目实现跨任务、语言和模态的大规模自监督预训练

Foundation ModelsGithubLarge-scaleMulti-modalTorchScale开源项目预训练

Unilm项目跨越100多种语言及包括语言、视觉、语音及其交互的多种模态，专注于基础模型和普适AI的研究。该项目已开发多种新型架构如DeepNet、Magneto，并通过稳定高效的训练方法增强模型的通用性和能力。此外，项目已发布关键技术如E5、BEiT-3，涵盖自然语言处理、机器翻译、文档AI及多模态AI等领域，为AI技术的前沿发展和实际应用做出了显著进展。

Attend-and-Excite - 文本到图像扩散模型中的注意力机制优化

AIAttend-and-ExciteGithubStable Diffusion图像生成开源项目跨注意力

研究表明，当前的文本到图像生成模型在特定语义表达方面存在不足。为解决这一问题，提出了基于注意力机制的语义护理（Generative Semantic Nursing, GSN）方法。此方法通过在推理过程中调整模型的交叉注意单元，使生成的图像更准确地反映输入文本中的多个对象和属性。相比其他方法，该技术在各种文本提示下表现出更高的语义忠实度，并提供详细的实现步骤和代码，以便研究人员进行实验与复现。

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