风格化图像生成，也常称为风格迁移，其目标是生成与参考图像风格一致的图像，此前基于diffusion的方法，比如LoRA，通常需要批量的同风格数据进行训练，无法迁移到新的风格中，或者基于inversion，如StyleAlign，，通过将风格图像还原到latentnoise后，将其前向传播得到的K、V...

  文章链接，https，arxiv.org，abs，2402.12451连接文本和视觉模态在生成式AI中起着至关重要的作用，受到大语言模型，本文简称LLM，成功的启发，人们正在致力于开发多模态大语言模型，MLLMs，这些模型可以无缝地集成视觉和文本模态，既作为输入又作为输出，同时提供基于对话的界面和指...

  论文链接，https，arxiv.org，pdf，2405.10314项目链接，https，cat3d.github.io，3D重建的进步使得高质量的3D捕捉成为可能，但需要用户收集数百到数千张图像来创建一个3D场景，本文提出了CAT3D，一种通过多视点扩散模型模拟这种现实世界捕捉过程的方法，可以在...

  图像生成领域，有这么几种方法，Flow，Based、GAN，Based、VAE，Pixel，CNN系列、扩散模型自回归，更早期的是基于自编码器的图像生成，各种Auto，Encoder模型，以及影响很大的变分自编码器d，VAE，后面又有Flow，Based，不过似乎Flow，Based引起的注意不是那...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2410.16512亮点直击具有空间意识的文本图像预训练，TIPS是一种通用的图像，文本编码器模型，可有效用于密集和全局理解，用于纯视觉或视觉语言任务，整体应用流程见下图，总结速览解决的问题现有的图像，文本表示学习模型通常缺乏空间意识，难以直接用于密...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2410.08261模型链接，https，huggingface.co，MeissonFlow，Meissonic在线Demo链接，https，huggingface.co，spaces，MeissonFlow，meissonic亮点直击，惊艳的效果...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2405.16785项目链接，https，www.yongshengyu.com，PromptFix，Page总结速览解决的问题，现有扩散模型在处理自定义用户指令时缺乏多样化数据，尤其是在低级任务中表现不足，此外，扩散过程的随机性导致难以保留生成图像...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2411.00776项目链接，https，yucornetto.github.io，projects，rar.html代码&amp，模型链接，https，github.com，bytedance，1d，tokenizer亮点直击总结速览解决的...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2410.18013亮点直击总结速览解决的问题传统的直接偏好优化，DPO，方法依赖大量人工标注的数据集来对文本生成图像，T2I，模型进行对齐，但这种方法成本高昂，且数据容易过时，难以适应T2I模型快速提升的需求，提出的方案本研究提出一种完全合成的数据...