图像模型

香港大学、香港科技大学、通义实验室和蚂蚁集团的研究人员合作推出了一款专注于精确角色细节转录的线稿上色模型——MangaNinja。MangaNinja专门用于将线稿图像转换为彩色图像，同时保持与参考图...

Yandex Research、俄罗斯国立研究型大学高等经济学院、莫斯科物理技术学院和Skoltech科大的研究人员推出新型规模感知变换器SWITTI，它用于文本到图像的合成。SWITTI基于现有的下...

ControlNet的作者lllyasviel继推出IC-Light系列之后，再次推出了一个全新的项目——LuminaBrush。这个项目旨在为用户提供一种简单而强大的方式，在图像上绘制和调整光照效果...

ColorFlow 是由清华大学和腾讯ARC实验室提出的一个创新性三阶段扩散模型框架，专门用于解决黑白图像序列的自动着色问题。该模型旨在确保角色和对象的身份（ID）在着色过程中得到一致保留，同时生成高...

图像编辑技术近年来在基于反演（inversion-based）和基于指令（instruction-based）的方法上取得了显著进步。然而，这些方法各自存在局限性： 基于反演的方法：在处理重大修改（如...

在个性化生成任务中，扩散模型（Diffusion Models）已经取得了显著的成就。传统的无需调优的方法通常通过平均多个参考图像的图像嵌入作为注入条件来编码，但这种与图像无关的操作无法在图像之间进行...

黑森林实验室（Black Forest Labs）在上个月发布了 FLUX.1 Tools 系列开源模型，旨在为图像处理和生成任务提供强大的工具。该系列包括以下三个主要模型： FLUX.1 Fill...

可控人物图像生成的目标是根据参考图像生成高质量的人物图像，同时允许对人物的外观或姿势进行精确控制。尽管现有的方法在整体图像质量上取得了显著进展，但它们往往会在生成过程中扭曲参考图像中的细粒度纹理细节...

故事可视化，即将文本描述转化为视觉叙事的任务，近年来随着文本到图像生成模型的发展取得了显著进展。然而，现有的模型在处理多角色场景时，特别是在控制角色外观和互动方面，仍然存在局限性。具体来说，这些模型难...

萨里大学和NetMind.AI的研究人员提出了NitroFusion，这是一种根本不同的单步扩散方法，旨在通过动态对抗框架实现高质量的图像生成。尽管单步方法在速度上具有显著优势，但它们通常在生成质量上...

字节跳动的研究团队提出了TokenFlow，这是一种新颖的统一图像标记器，旨在弥合多模态理解和生成之间的长期存在的差距。先前的方法尝试使用单一的重建导向向量量化（VQ）编码器来统一这两项任务，但这种做...

加州大学洛杉矶分校、松下AI研究院和Salesforce AI研究院的研究人员共同提出了OmniFlow，这是一种新颖的生成模型，专为处理“任何到任何”（any-to-any）生成任务设计，如文本到图...