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基于文本引导的扩散模型实现对象背景一致性

该开源项目通过文本引导的扩散模型,解决显著对象背景生成中的'对象扩展'问题,保持对象身份和背景的一致性。适合商业广告等需要清晰度的场景。项目已被CVPR 2024采用,提供创新的背景生成方法。

Generatebg - AI驱动的高分辨率背景生成器
AI工具AI生成背景产品摄影图像处理电商应用背景移除
Generatebg利用AI技术快速生成高质量产品背景,将普通照片升级为吸引眼球的商业图像。这款工具不仅大幅降低摄影成本,还有助于提升销售转化率。其免费的背景移除功能深受用户欢迎。Generatebg适用于电商、设计和3D打印等多个领域,是提升产品图片质量的有效解决方案。
stable-diffusion-2-base - 先进的AI文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图图像生成开源项目机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2-base是一种基于潜在扩散技术的AI图像生成模型。它可根据文本提示生成高质量图像,适用于多种创意场景。该模型在经过筛选的LAION-5B数据集上训练,具备出色的图像生成能力。然而,它也存在一些局限性,如无法生成可读文本。此模型仅供研究使用,不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v2-base代表了AI图像生成领域的重要进展。
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。
epiCEpic - 增强图像生成与背景一致性的多功能工具
AI绘图GithubHuggingfaceepic-diffusion创意设计开源项目文本到图像模型高分辨率
epiCEpic通过结合Epic Diffusion 1.0和epiCDream,提升了图像生成的背景一致性和细节表现。该工具支持创建从科幻到自然景观的高分辨率图像,展现出在多领域的多功能性,适用于视觉艺术的多种需求。其结合了稳定扩散技术与精致的艺术表现,助力创意与创新。
stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练,能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口,内置内容审核机制,主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入,使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。
tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感
该项目利用zyxt99565的模型,通过diffusers库进行文本到图像的转换,支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic,专注于生成高质量逼真图像。
stable-diffusion-v1-4 - 先进的AI文本转图像模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目扩散模型文本生成图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-4是一个基于潜在扩散技术的AI模型,能将文本描述转化为高质量图像。它结合自动编码器和CLIP文本编码器,在大规模数据集上训练,可生成多样化的写实和艺术风格图像。该模型为研究人员和创意工作者提供了新的视觉创作工具,开启了AI辅助艺术创作的可能性。但值得注意的是,模型存在一些局限性,如无法生成可读文本,且在复杂组合任务上表现不佳。
blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具
Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述
Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型,实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整,并无缝融合编辑区域,减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载,供用户探索。
MS-Diffusion - 基于布局引导的多主体零样本图像个性化框架
GithubMS-Diffusion图像生成多主题个性化布局引导开源项目零样本学习
MS-Diffusion是一个多主体零样本图像个性化框架,利用布局引导技术提高生成质量。该框架通过接地令牌和特征重采样器保持细节保真度,并引入多主体交叉注意力机制协调主体组合。实验显示,MS-Diffusion在图像和文本保真度方面表现优异,有助于推进个性化文本到图像生成技术的发展。
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型,通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术,实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景,同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成,并在CVPR 2024上发表。
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