NeuralSVG

7个月前发布 8 00

NeuralSVG是一种用于从文本提示生成矢量图形的隐式神经表示方法。它受到神经辐射场(NeRFs)的启发,将整个场景编码到一个小的多层感知器(MLP)网络的权重中,并使用分数蒸馏采样(SDS)进行优化。该方法通过引入基于dropout的正则化技术,鼓励生成的SVG具有分层结构,使每个形状在整体场景中具有独立的意义。此外,其神经表示还提供...

收录时间:
2025-05-29
NeuralSVGNeuralSVG

NeuralSVG是一种用于从文本提示生成矢量图形的隐式神经表示方法。它受到神经辐射场(NeRFs)的启发,将整个场景编码到一个小的多层感知器(MLP)网络的权重中,并使用分数蒸馏采样(SDS)进行优化。该方法通过引入基于dropout的正则化技术,鼓励生成的SVG具有分层结构,使每个形状在整体场景中具有独立的意义。此外,其神经表示还提供了推理时控制的优势,允许用户根据提供的输入动态调整生成的SVG,如颜色、宽高比等,且只需一个学习到的表示。通过广泛的定性和定量评估,NeuralSVG在生成结构化和灵活的SVG方面优于现有方法。该模型由特拉维夫大学和MIT CSAIL的研究人员共同开发,目前代码尚未公开。

数据统计

相关导航

CogView4-6B

CogView4-6B

CogView4-6B 是由清华大学知识工程组开发的文本到图像生成模型。它基于深度学习技术,能够根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。该模型在多个基准测试中表现优异,尤其是在中文文本生成图像方面具有显著优势。其主要优点包括高分辨率图像生成、支持多种语言输入以及高效的推理速度。该模型适用于创意设计、图像生成等领域,能够帮助用户快速将文字描述转化为视觉内容。
MV-Adapter

MV-Adapter

MV-Adapter是一种基于适配器的多视图图像生成解决方案,它能够在不改变原有网络结构或特征空间的前提下,增强预训练的文本到图像(T2I)模型及其衍生模型。通过更新更少的参数,MV-Adapter实现了高效的训练并保留了预训练模型中嵌入的先验知识,降低了过拟合风险。该技术通过创新的设计,如复制的自注意力层和并行注意力架构,使得适配器能够继承预训练模型的强大先验,以建模新的3D知识。此外,MV-Adapter还提供了统一的条件编码器,无缝整合相机参数和几何信息,支持基于文本和图像的3D生成以及纹理映射等应用。MV-Adapter在Stable Diffusion XL(SDXL)上实现了768分辨率的多视图生成,并展示了其适应性和多功能性,能够扩展到任意视图生成,开启更广泛的应用可能性。
FLUX.1 Tools

FLUX.1 Tools

FLUX.1 Tools是Black Forest Labs推出的一套模型工具,旨在为基于文本的图像生成模型FLUX.1增加控制和可操作性,使得对真实和生成的图像进行修改和再创造成为可能。该工具套件包含四个不同的特性,以开放访问模型的形式在FLUX.1 [dev]模型系列中提供,并作为BFL API的补充,支持FLUX.1 [pro]。FLUX.1 Tools的主要优点包括先进的图像修复和扩展能力、结构化引导、图像变化和重构等,这些功能对于图像编辑和创作领域具有重要意义。
Edify Image

Edify Image

Edify Image是NVIDIA推出的一款图像生成模型,它能够生成具有像素级精确度的逼真图像内容。该模型采用级联像素空间扩散模型,并通过新颖的拉普拉斯扩散过程进行训练,该过程能够在不同频率带以不同的速率衰减图像信号。Edify Image支持多种应用,包括文本到图像合成、4K上采样、ControlNets、360° HDR全景图生成和图像定制微调。它代表了图像生成技术的最新进展,具有广泛的应用前景和重要的商业价值。

暂无评论

您必须登录才能参与评论!
立即登录
none
暂无评论...