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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ProFusion - 高效定制化文本到图像生成的无正则化方法

AI绘图GithubProFusionStable Diffusion开源项目文本生成图像自定义模型

ProFusion是一个创新的文本到图像生成框架，专为定制预训练大规模模型而设计。该框架仅需一张测试图像和单个GPU，即可为独特概念生成多样创意图像。ProFusion采用无正则化方法，有效保留图像细节，并能构建定制数据集用于训练免调整的AI助手。此外，它还支持处理复杂输入，同时生成文本说明和图像，无需额外微调。

DiffusionGPT - LLM驱动的多功能文本转图像生成系统

DiffusionGPTGithub人工智能图像生成大语言模型开源项目文本生成图像

DiffusionGPT是一个利用大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。该系统能适应多种类型的提示，并整合专业领域模型。DiffusionGPT通过LLM技术，提供了一个统一的生成平台，可处理多样化的输入并生成图像。项目提供开源代码、在线演示和使用指南，方便研究人员和开发者进行实验和应用。

x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架

GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉

x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目，融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理，提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务，是一个功能强大的深度学习工具。

UniRepLKNet - 统一架构的大核卷积网络，提升多模态识别与时间序列预测精度

GithubUniRepLKNet图像识别多模态识别大核卷积开源项目时间序列

UniRepLKNet项目提出了一个适用于图像、音频、视频、点云和时间序列的大核卷积网络统一架构。通过提供四个设计大核卷积网络的架构指南，显著提升了多模态数据的识别性能。特别是在全球温度和风速预测等挑战性的时间序列预测任务中，UniRepLKNet表现优异，超过了现有系统。这一项目不仅重振了卷积神经网络在传统领域的表现，还展示了其在新兴领域的广泛应用潜力。

UDiffText - 基于字符级扩散模型的高质量图像文本合成框架

GithubUDiffText图像生成字符级编码开源项目扩散模型文本合成

UDiffText是一个基于字符级扩散模型的文本合成框架，能在任意图像中生成高质量文本。该框架适用于合成和真实图像，可进行场景文本编辑、任意文本生成和精确的文本到图像生成。项目包含完整的训练和评估流程，支持LAION-OCR、ICDAR13等多个数据集。UDiffText为文本合成和图像处理领域提供了新的解决方案。

contrastive-unpaired-translation - 基于对比学习的无监督图像转换

Contrastive Unpaired TranslationCycleGANGithubPyTorch图像到图像转换对比学习开源项目

CUT项目提供了一种基于PyTorch的无监督图像间转换方法，采用局部对比学习和对抗学习技术。该方法较CycleGAN具备更快的训练速度和更低的内存占用，并且无需手工设计损失函数和反向网络，适合单图像训练。支持Linux或macOS系统及Python 3环境，适合在NVIDIA GPU上运行，整个训练和测试流程简单易操作。该项目由UC Berkeley和Adobe Research团队开发，并在ECCV 2020会议中展示。

OmniGen-v1 - 多模态图像生成模型特点与能力

GithubHuggingfaceOmniGen人工智能图像生成多模态开源项目模型模型优化

OmniGen是一个多模态图像生成模型，支持通过灵活的多模态指令生成多种图像，无需额外插件或操作。安装简便，界面友好，具备从文本生成图像的功能。其设计注重易用性和灵活性，支持用户自定义和微调，满足多样的图像生成需求。

flux-controlnet-canny-v3 - Canny ControlNet的Flux图像生成

AI绘图ControlNetFluxGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型

此项目提供了Canny ControlNet检查点，支持FLUX.1-dev模型，并可在ComfyUI中使用。ControlNet在1024x1024分辨率下训练，旨在提升图像的真实性和细节表现。可以通过GitHub仓库中的main.py或ComfyUI自定义节点来体验模型。示例结果和输入图像位于“Files and versions”部分，提供直观的模型表现展示。

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。

rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制

AI绘图GithubICCV 2023Rich-Text-to-ImageStable Diffusion开源项目文本生成图像

Rich-Text-to-Image项目利用富文本格式信息增强文本到图像生成的控制能力。该项目通过字体大小、颜色、样式和脚注等格式实现精确的颜色渲染、局部风格控制和详细区域合成。这种方法支持token显式重新加权，可与Stable Diffusion等主流模型集成，提供更精细的图像生成控制。项目开源了代码实现，并提供在线演示和相关论文，为文本到图像生成领域开辟了新的研究方向。

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