图像模型

继 FLUX.1 系列大获成功后，Black Forest Labs（黑森林实验室） 在今天正式发布其最新力作 —— FLUX.1 Kontext。 这是一套全新的上下文流匹配生成模型（Context...

在图像风格化领域，扩散模型已经取得了显著进展。然而，两个核心问题始终困扰着研究者与开发者： 如何在复杂场景下保持一致的风格化效果？ 尤其是在身份、构图和细节上的保留。 如何防止图像到图像（I2I）流水...

加州大学戴维斯分校的研究人员推出GEN2SEG，将生成模型（如Stable Diffusion和MAE）应用于实例分割任务，特别是对于那些在预训练和微调阶段未见过的物体类型和风格。通过微调这些生成模型...

字节跳动发布了一款名为 BAGEL 的开源多模态基础模型，该模型拥有 70 亿活跃参数（总规模为 140 亿），在大规模交错多模态数据上进行训练。BAGEL 不仅在标准多模态理解排行榜中超越了当前主流...

苏黎世联邦理工学院的研究人员推出一个基于扩散模型（diffusion-based models）的微调协议Marigold，用于各种图像分析任务，例如单目深度估计、表面法线预测和内在图像分解。Mari...

特拉维夫大学和英伟达的研究人员介绍了一种名为 IP-Composer 的新型训练自由（training-free）方法，用于从多个视觉概念中合成图像。该方法通过自然语言描述从输入图像中提取特定概念，并...

字节跳动和北京大学深圳研究生院的研究人员推出一个基于DiT模型的图像定制框架DreamO ，旨在支持多种图像定制任务，同时实现多种条件（如身份、主体、风格、背景等）的无缝集成。它通过引入特征路由约束和...

来自 浙江大学、哈佛大学 和 南洋理工大学 的研究人员提出了一种名为 Insert Anything 的创新框架，通过用户指定的灵活控制，将参考图像中的对象无缝整合到目标场景中。这一方法无需为每个任务...

在漫画生产行业中，基于参考图像的线稿上色是一项既复杂又关键的任务。一页漫画通常包含多样的人物、物体和背景，这不仅要求上色过程具备高准确性、上下文一致性，还需要灵活控制以满足不同场景需求。然而，传统的扩...

字节跳动和佛罗里达中央大学计算机视觉研究中心的研究人员推出新型图像编辑方法 SuperEdit ，通过改进监督信号来提升基于指令的图像编辑性能。 项目主页：https://liming-ai.gith...

图像修复（Image Inpainting）是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在通过生成合理的图像内容填补缺失或损坏的部分。然而，现有方法在处理复杂结构（如纹理、形状和空间关系）以及语义一致性（如颜色...

浙江大学和哈佛大学的研究人员联合推出了ICEdit（In-Context Edit），这是一个高效且强大的基于指令的图像编辑框架。 与传统方法相比，ICEdit 仅需 1% 的可训练参数（2 亿）和 ...