texture-diffusion开源项目 – 自动化纹理生成的Blender插件

Charmed AI Texture Generator是一款利用AI技术加速3D游戏对象纹理创建的工具，支持快速设计探索和艺术家控制，适用于季节性活动和主题资产包的创作。

Ponzu是一个突破性的数字设计和3D建模工具，旨在通过AI生成的纹理为3D资产赋予生命，实现逼真的质量。它简化了3D模型的纹理化过程，适合数字艺术家、游戏开发者和视觉效果专业人士。

Texture Lab 是一个开创性的工具，旨在简化从文本描述生成无缝高质量纹理的过程，专为游戏开发者、平面设计师和数字艺术家设计。无论是创造神话生物的龙鳞，还是设计古埃及的瓷砖，Texture Lab 都提供了一个用户友好的平台，提升了纹理创作的创造力和效率。

Sortium是一款前沿的AI驱动工具，旨在为数字内容创作者、开发者和企业提供实时生成和修改3D资产和纹理的解决方案，同时确保用户对创作过程的完全控制。

Fabricator是一款‘文本到纹理’的生成性AI，专为数字织物设计，能够即时创建原始、可定制的高分辨率、商业授权的3D织物纹理，并附带PBR贴图。

DITTO-2是由Adobe和加州大学研究人员联合开发的基于扩散模型的音乐生成模型，旨在提升音乐生成的效率和可控性。它通过模型蒸馏技术和推理时间优化（ITO）显著提高了生成速度和控制精度，支持多种音乐编辑和生成功能，如音乐修复、扩展、强度调整、旋律控制和结构控制等。与传统模型相比，DITTO-2的生成效率提升了10-20倍，训练成本低，仅需在A100 GPU上训练约30小时。

Diffusion Model Based Posterior Sampling for Noisy Linear Inverse Problems，该项目利用扩散模型进行后验采样，专门用于处理带有噪声的线性逆问题。

《Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models》一书的配套资源库，包含完整的代码示例和练习答案，适合想要系统学习生成式AI的开发者使用。

DreamTalk 是一个基于扩散模型的音频驱动表达性头部生成框架，能够生成具有多种说话风格的高质量头部视频。它支持多种输入类型，包括歌曲、多种语言的语音、含噪声音频和领域外的肖像画。该项目旨在通过先进的扩散概率模型，实现精准的唇音同步和生动的表情生成，适用于学术研究和非商业用途。

ViViD是一个基于扩散模型的视频虚拟试穿技术项目，由中国科学技术大学和阿里巴巴集团联合开发。该项目旨在通过合成视频让消费者看到衣物穿在自己身上的真实效果，解决了传统基于图像的方法在视频中导致的时间不一致性问题。ViViD生成高质量的视频，保留了衣物的细节和质感，并构建了一个高分辨率、种类丰富的数据集，显著提升了模型的表现。项目支持多种服装类型，包括上身、下身和连衣裙，能够生成高分辨率的试穿视频，并具有较快的处理速度，适用于实时或近实时的应用场景。

利用torchao和diffusers优化扩散模型的端到端方案，支持推理和FP8训练，旨在提升模型的性能和效率。

ControlMeme 是一款创新的应用程序，旨在通过高级扩散控制来创建和分享 meme。该应用利用 ControlNet 和 StableDiffusion 1.5 的强大功能，生成无尽的 meme 变体，为用户提供无限的创意可能性。

Follow-Your-Emoji 是一个基于扩散模型的框架，用于生成精细可控的表情包动画。它能够根据用户提供的目标关键点序列，将静态表情包或肖像动画化。该项目支持用户自定义表情包中眉毛、嘴巴、眼睛等部位的动态，提供了高度灵活的控制方式，适合创意表达和个性化动画制作。

OutfitAnyone是由阿里巴巴开发的基于扩散模型的2D虚拟试穿框架，旨在解决现有虚拟试穿技术在生成高保真、细节一致结果时遇到的挑战。该项目支持任何服装和任何人的虚拟试穿，具有广泛的应用场景，如电商、时尚设计等。项目目前已在ModelScope和Hugging Face上提供体验版本，用户可以通过上传服装图像进行虚拟试穿。

RectifiedFlow是一个简单统一的PyTorch代码库，专注于扩散和流模型，提供易于使用的平台用于训练和推理，强调简洁性、灵活性和快速原型设计。

TrajectoryCrafter是一款通过扩散模型技术对单目视频的相机轨迹进行重定向的创新工具。它支持多种特效如子弹时间和视角重置，能够弥补前期拍摄的不足，提供平滑流畅的运镜效果。项目支持多机位、多角度、多景别的视频生成，并可通过本地Gradio演示进行操作，提升视频拍摄的灵活性和质量。

该项目是一个基于Flux框架的Lora模型，专注于生成软糖风格的艺术图像，特别适合建筑、动物、车辆和海报设计。它通过简单提示词即可高效生成精细图案，无需固定图像大小，适合多种设计需求。

sd-webui-controlnet 是一个为 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion web UI 设计的扩展，允许用户将 ControlNet 和 T2I Adapter 模型集成到 Stable Diffusion 中，以实现更精准和可控的图像生成。它支持 ControlNet 1.0/1.1 和 T2I Adapter 模型，提供像素完美模式、用户友好的 GUI 和预处理器预览，以及对多种 Upscaling 脚本的支持。

HiDream-I1是HiDream.ai团队推出的开源图像生成基础模型，拥有17亿参数，采用MIT许可证。该模型在多项基准测试中（DPG-Bench/GenEval/HPSv2.1）超越SDXL、DALL-E 3等主流模型，支持秒级高质量图像生成。提供完整版、蒸馏版和极速版三种变体，适用于不同场景需求。技术层面融合扩散模型与混合专家架构（MoE），集成多模态文本编码器，在语义理解、细节渲染和风格多样性方面表现突出。

通过SDXL Lightning 和 Controlnet 实现即时控制人物姿势的代码，允许用户灵活调整和管理虚拟人物的姿势，提供高效的实时响应。该项目结合了先进的深度学习技术，使得姿势控制更加精准和便捷。