风格迁移

DiffBrush

DiffBrush是由多所高校与研究机构联合开发的图像生成与编辑工具,支持用户通过手绘草图直接控制图像生成过程。其核心技术包括颜色引导、实例与语义控制、潜在空间再生等,兼容多种主流T2I模型,如Stable Diffusion、SDXL等,并支持LoRA风格调整。该工具简化了AI绘画流程,提升了图像生成的精度与灵活性,适用于创意绘画、图像编辑、教育、游戏设计等多个领域。

WeGen

WeGen是一款由中国科学技术大学等机构联合开发的多模态生成模型,结合多模态大语言模型与扩散模型,支持文本到图像生成、图像编辑、风格迁移等多种视觉任务。其特点包括对模糊指令的多样化响应、高一致性输出以及交互式生成能力,适用于创意设计、内容创作等多个领域。

PhotoDoodle

PhotoDoodle是一种基于少量样本学习的艺术化图像编辑框架,能够精准复现艺术家风格并应用于照片涂鸦。它采用两阶段训练策略,结合位置编码重用和无噪声条件范式,确保生成效果与背景一致。支持装饰元素添加、背景保留、指令驱动编辑等功能,并通过低秩适应技术实现高效风格定制。项目提供高质量数据集和开源资源,适用于数字艺术创作、商业设计、社交媒体等多个场景。

SigStyle

SigStyle是一款由多所高校与Adobe合作开发的签名风格迁移框架,能将单张风格图像的视觉特征(如几何结构、色彩和笔触)精准迁移到目标图像,同时保持内容的语义和结构。其核心技术基于个性化文本到图像扩散模型,结合超网络和时间感知注意力交换技术,实现高效且高质量的风格迁移。支持多种应用场景,如艺术创作、时尚设计、影视制作等,具备灵活性和广泛适用性。

MILS

MILS是由Meta AI开发的一种无需额外训练即可为大型语言模型(LLM)提供多模态能力的框架。它通过多步推理、评分反馈和迭代优化,实现图像、视频、音频等多模态内容的生成与理解。MILS支持零样本描述生成、风格迁移、跨模态推理等任务,适用于内容生成、多模态检索、视觉问答等多个场景,具备高效、灵活和无需训练的优势。

UnZipLoRA

UnZipLoRA是一种由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校研发的图像处理技术,能够将图像内容与风格分离,并分别以两个LoRA模型表示。该技术通过提示分离、列分离和块分离策略,有效解决内容与风格纠缠的问题,支持高效训练和兼容性组合。可用于艺术创作、图像编辑、风格迁移及个性化图像生成等场景,提升图像处理的灵活性和可控性。

SHMT

SHMT是一种基于自监督学习的高级化妆转移技术,由阿里巴巴达摩院与武汉理工大学联合研发。该技术无需成对训练数据,可将多种化妆风格自然迁移到目标面部图像上,通过“解耦-重建”策略和迭代双重对齐模块,实现高精度的纹理控制与对齐校正。适用于图像处理、虚拟试妆、影视设计等多个领域,具有高效、灵活、高质量的特点。

Gendo

Gendo是一款结合生成式AI技术的建筑可视化平台,通过生成对抗网络(GANs)和扩散模型等手段,帮助设计师快速创建逼真的建筑概念图,并支持从草图到最终图像的全周期操作,具备生成性编辑、风格迁移和文本到图像生成等功能,旨在提升设计效率与视觉沟通质量。

A1.art

A1.art是一款结合AI技术的在线艺术创作平台,提供超3400种艺术风格选择,支持从静态到动态(GIF)的多样化创作需求。平台兼具智能推荐、社区互动及个性化服务功能,适用于个人、设计师、企业和教育领域的艺术创作与教学应用。

MotionCLR

MotionCLR是一款利用自注意力和交叉注意力机制的人体动作生成与编辑工具。它能够根据文本提示生成动作,并支持多种编辑操作,如动作强调、减弱、替换、擦除及风格迁移。MotionCLR在动作生成的精度、多样性及编辑灵活性上表现出色,广泛应用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等领域。