^https://github.com/Zhendong-Wang/Diffusion-GAN 编辑于 2024-09-28 00:09・IP 属地北京 AIGC 赞同2添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 推荐阅读 [GAN学习系列2] GAN的起源 鑫鑫淼淼焱...发表于机器学习与... GAN 为什么需...
code:GitHub - Zhendong-Wang/Diffusion-GAN: Official PyTorch implementation for paper: Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion 第一行从左向右看是diffusion forward的过程,不断由 real image 进行 diffusion,第三行从右向左看是由noise逐步恢复成fake image的过程,第二行是鉴别器D,D对每一个timestep都进...
Refusion在NTIRE 2023图像阴影去除挑战赛中实现了最佳的感知性能,并获得了总体第二名。 https://github.com/Algolzw/image-restoration-sde 7、Robust Model-based Face Reconstruction through Weakly-Supervised Outlier Segmentation 通过避免将模型拟合到异常值(如遮挡物或化妆品这种无法很好地被模型表达的区域),提高基...
大量实验证明,所提出的框架在域适应和文本到头像任务中取得了出色的结果,从生成质量和效率方面优于现有方法。有关项目的详细信息可访问:https://younglbw.github.io/DiffusionGAN3D-homepage/ 引言 3D肖像生成和风格化在许多场景中都有广泛的应用,例如游戏、广告和电影制作。尽管大量的研究在逼真肖像生成方面取得了令人...
Ranked #1 on Image Generation on LSUN Bedroom 256 x 256 Get a GitHub badge TaskDatasetModelMetric NameMetric ValueGlobal RankResultBenchmark Image Generation AFHQ Cat Diffusion InsGen FID 2.40 # 2 Compare Image Generation AFHQ Dog Diffusion InsGen FID 4.83 # 3 Compare Image Generation AFH...
https://github.com/colorful-liyu/3DQD 2、Controllable Mesh Generation Through Sparse Latent Point Diffusion Models 网格生成(Mesh generation)在涉及计算机图形和虚拟内容的各种应用中具有很高的价值,但由于Mesh的不规则数据结构和同类别Mesh的不一致拓扑,为Mesh设计生成模型具有挑战性。
项目链接:https://mingukkang.github.io/GigaGAN/ GigaGAN有三大优势。 1. 它在推理时速度更快,相比同量级参数的Stable Diffusion-v1.5,在512分辨率的生成速度从2.9秒缩短到0.13秒。 2. 可以合成高分辨率的图像,例如,在3.66秒内合成1600万像素的图像。 3. 支持各种潜空间编辑应用程序,如潜插值、样式混合和向量...
扩散模型(Diffusion Model) 最新综述+GitHub论文汇总-A Survey On Generative Diffusion [Submitted on 6 Sep 2022 (v1), last revised 13 Dec 2022 (this version, v8)] A Survey on Generative Diffusion Model Diffusion 数学原理 CV多模态和AIGC的原理解析:从CLIP、BLIP到Stable Diffusion、Midjourney ...
git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git 二、解压并放置到指定目录 下载完成后,解压文件(如果使用 git clone 则不需要解压),并将解压后的文件放置到您的 Stable Diffusion WebUI 根目录下的指定位置。这个目录通常是 stable-diffusion-webui/venv/Scripts。请根据您的实际情况调整目录路径。 三、配置...
粗到精风格交换(Coarse-to-fine sytle swapping) 基于GAN 的模型架构保留了一个分离的潜在空间,使得能够将一个样本的粗样式与另一个样本的精样式混合在一起。 参考资料:https://mingukkang.github.io/GigaGAN/