文生图模型

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...

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...

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...

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...

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，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，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...

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...

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...

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...

来自亚利桑那州立大学、英特尔实验室、Hugging Face和华盛顿大学的研究人员推出SPRIGHT T2I，探讨如何改进文生图（Text-to-Image，简称T2I）模型在生成图像时保持空间一致性...