人类偏好优化技术NCPPO：改善文生图模型，使其生成的图像更加符合人类的偏好
俄罗斯国家研究型高等经济大学的研究人员推出新方法NCPPO，它用于改善文本到图像的扩散模型（Diffusion Models），使其生成的图像更加符合人类的偏好。扩散模型是一种生成模型，它们通过逐步去...
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基于提示、针对文生图模型的新型剪枝方法APTP：减少文生图模型在计算资源受限的环境中部署时的计算负担，同时保持模型性能
马里兰大学和佛罗里达州立大学推出一种针对文生图模型的新型剪枝方法APTP（Adaptive Prompt-Tailored Pruning，自适应提示定制剪枝），这是一种专门为文生图模型设计的、基于提...
新型文生图模型CountGen：根据文本提示准确地生成指定数量的对象
巴伊兰大学、英伟达和特拉维夫大学的研究人员推出新型文生图模型CountGen，它能够根据文本提示准确地生成指定数量的对象。在以往的技术中，尽管文本到图像的扩散模型取得了巨大成功，但它们在控制生成图像中...
基准测试CommonsensenT2I：用于评估文生图模型（T2I）生成符合现实生活常识的图像的能力
宾夕法尼亚大学和加州大学圣塔芭芭拉分校的研究人员推出基准测试CommonsensenT2I，用于评估文生图模型（T2I）生成符合现实生活常识的图像的能力。简单来说，就是研究这些模型是否能够根据文字描述...
文生图模型偏好优化方法MaPO（边界感知偏好优化）：让计算机在学习生成图像时，能够更好地符合人类的偏好
韩国科学技术研究院、Huggingface和高丽大学的研究人员推出一种新的文本到图像扩散模型的偏好优化方法，这种方法被称为“边界感知偏好优化”（Margin-aware Preference Opti...
ControlNet++：通过显式优化生成图像与条件控制之间的像素级循环一致性，来改进可控生成过程
中佛罗里达大学计算机视觉研究中心和字节跳动的研究人员推出ControlNet++，这是一种新方法，通过显式优化生成图像与条件控制之间的像素级循环一致性，来改进可控生成过程。具体来说，对于给定的条件控制...
英伟达推出新型文生图模型BlobGEN：基于blob（斑点）的文本到图像扩散模型
英伟达推出新型文生图模型BlobGEN，这个模型的核心思想是将场景分解为视觉原语——被称为密集的blob（斑点）表示——这些表示包含了场景的细粒度细节，同时具备模块化、易于理解和构建的特点。例如，一个...
腾讯混元团队推出支持中英双语提示词的文生图模型Hunyuan-DiT：能够根据上下文与用户进行多轮多模态对话，生成并优化图像
腾讯混元团队推出支持中英双语提示词的文生图模型Hunyuan-DiT，它特别擅长理解中文和英文的文本提示，并据此生成图像，Hunyuan-DiT能够根据上下文与用户进行多轮多模态对话，生成并优化图像...
字节跳动推出文生图模型SDXL-Lightning：基于SDXL1.0基础模型提炼
SDXL-Lightning是由字节跳动发布的一款速度极快的文生图模型，它采用新型扩散模型蒸馏方法，优化扩散模型，能在短时间内高效生成分辨率为1024像素的高品质图像。 模型地址：https://hu...
ideogram.ai 发布文生图模型Ideogram 1.0：支持生成文字，支持扩展提示词功能Magic Prompt
ideogram.ai在今天正式推出Ideogram 1.0，这是他们最先进的文本转图像模型。和所有 Ideogram 模型一样，Ideogram 1.0 也是从零开始训练的。它提供了最先进的文本渲染...
EdgeFusion：能够在资源受限的移动设备上快速生成与文本描述相匹配的高质量图像
来自韩国Nota AI和三星电子的研究人员推出EdgeFusion，它能够在资源受限的移动设备上快速生成与文本描述相匹配的高质量图像。这项技术的核心是优化了文生图模型Stable Diffusion...
attribute-control：对文生图模型生成的图像中的特定属性进行精细控制
来自慕尼黑工业大学的研究人员推出attribute-control，它能够对文本到图像（T2I）模型生成的图像中的特定属性进行精细控制。 项目主页 GitHub Demo 开发团队发现，在常用的基于t...
