Diffuse to Choose开源项目 – 高效图像修复与虚拟试穿

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。

AniTalker是一个开源项目，通过身份解耦的面部动作编码技术，生成生动多样的说话面部动画。它能够从单张图片和音频中生成动态视频，支持生成超过3分钟的超长视频，并且能够匹配表情和头部动作。AniTalker采用通用的运动表示法捕捉复杂面部动态，利用自监督学习策略实现精确的运动描述，并通过扩散模型生成多样且可控的面部动画。项目分为两个阶段，第一阶段聚焦于动作编码器和渲染模块的训练，第二阶段基于diffae和espnet进行扩散训练。AniTalker提供了一个demo，用户可以使用特定的音频输入和图片，生成对应的动画效果，并鼓励社区成员进行进一步的开发和贡献。

DreamSampler结合了扩散采样和评分蒸馏技术，旨在实现图像处理中的图像生成与操控。该项目可以通过生成模型实现图像生成，并运用基于评分的技术对现有图像进行操控，提供了强大的图像编辑和生成能力。

PixelDojo是一个前沿平台，旨在革命性地改变创作者与AI互动的方式，通过提供一套创新工具，简化高质量AI艺术的生成、图像增强和风格转移的过程，适合专业人士和爱好者使用。

婚纱试穿项目允许用户通过上传自己的照片和婚纱的照片，在线虚拟试穿各种婚纱。用户还可以从与该平台合作的淘宝店铺中选购婚纱，提供便捷的购物体验。

Awesome Diffusion V2V 是一个基于扩散模型的视频编辑技术和基准测试的资源集合。该项目汇集了多种视频编辑的关键技术和方法，旨在推动视频编辑领域的研究与应用。通过提供丰富的资源列表和基准测试代码，帮助研究人员和开发者更好地理解和应用扩散模型在视频编辑中的潜力。

Diffusion-Planner是一个创新的自动驾驶规划项目，利用扩散模型进行运动规划。该项目在nuPlan数据集上表现优异，特别是在闭环规划场景中，能够以20Hz的频率实现实时规划。它采用基于变换器的扩散模型架构，支持多模态驾驶行为建模，无需依赖基于规则的细化。项目功能包括未来轨迹生成、分类器引导确保安全性和舒适性，以及灵活的引导组合以适应不同驾驶风格。Diffusion-Planner在复杂交通场景中展现出强大的闭环性能和多样驾驶风格的鲁棒性，适用于实际应用场景。

FaceSwapEasy是一款AI驱动的换脸应用，用户可以轻松创建惊艳的肖像和头像。它提供超过4000个专业肖像模板，用户只需上传一张个人照片，便能在2秒内生成多样化的魅力照片。应用还支持照片搜索，带来无限可能。

Artology AI是一个基于稳定扩散的生成式AI艺术生成器，允许用户在线创建和管理AI图像。用户可以上传文本或图像，选择所需的艺术生成功能，包括文本转图像、图像转图像、控制网、修复、指令Pix2Pix、图像放大及去除背景/物体等，所有功能均可免费使用。

ZOYO是顶尖的人工智能房地产平台，专为房地产经纪人、房主及行业专业人士设计，提供强大的AI工具进行室内外改造、快速销售和超逼真的效果图。

Snapcraft 是一个增强现实的虚拟照片工作室，通过 AI 技术以 10 倍的速度创建高质量的产品照片，提升产品形象，确保其更具吸引力和市场竞争力。

Moiful是一个强大的工具，可以将截图转化为美观且易于分享的内容。用户可以通过截图捕捉重要信息，然后利用Moiful的编辑功能来增强和定制这些截图，最终在社交媒体上分享引人注目的作品。

AI Expand Image是一个利用生成对抗网络的工具，可以智能地扩展和增强图像的分辨率和质量。它通过分析图像内容，生成高质量的细节，帮助用户在不失真或模糊的情况下扩展他们的图像。

Inf-DiT 是清华大学与智谱AI联合推出的基于扩散模型的图像上采样方法，能够生成超高分辨率图像。该模型引入了单向块注意力机制(UniBA)，将生成过程中的空间复杂度从 O(N^2)降低到 O(N)，有效解决了传统扩散模型在生成大尺寸图像时内存消耗过高的问题。Inf-DiT 采用扩散变换器(DiT)结构，能够处理各种形状和分辨率的图像上采样任务，并通过全局图像嵌入和邻近低分辨率块的交叉注意力机制等技术，增强图像的局部和全局一致性。实验结果表明，Inf-DiT 在超高分辨率图像生成和超分辨率任务中均达到了 SOTA 性能。

MindDiffusion是一个基于MindSpore框架的扩散模型集合，支持多种任务，性能优化，包含预训练模型，可快速部署，并提供详细的文档和示例。