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RPG-DiffusionMaster是一个全新的无需训练的文本到图像生成/编辑框架，利用多模态LLM的链式推理能力增强文本到图像扩散模型的组合性。 该框架采用MLLM作为全局规划器，将复杂图像生成过程分解为多个子区域内的简单生成任务。同时提出了互补的区域扩散以实现区域化的组合生成。此外，在提出的RPG框架中闭环地集成了文本引导的图像生成和编辑，从而增强了泛化能力。 大量实验证明，RPG-DiffusionMaster在多类别对象组合和文本-图像语义对齐方面优于DALL-E 3和SDXL等最先进的文本到图像扩散模型。特别地，RPG框架与各种MLLM架构（例如MiniGPT-4）和扩散骨干（例如ControlNet）兼容性广泛。 需求人群： "RPG-DiffusionMaster可用于文本到图像生成和编辑，特别擅长处理复杂的文本提示和多对象多属性关系。" 使用场景示例： 使用RPG-DiffusionMaster生成包含多个对象的图像 利用RPG-DiffusionMaster编辑图像以实现文本语义对齐 采用RPG-DiffusionMaster进行文本到图像生成的实验 产品特色： 利用多模态LLM进行全局规划 将复杂图像生成过程分解为简单生成任务 实现区域化的组合生成 闭环集成文本引导的图像生成和编辑 提高泛化能力 优于其他文本到图像扩散模型 | #框架

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Stable Diffusion 是一种文本到图像的AI模型，能够在给定任何文本输入的情况下生成照片般逼真的图像，培养自主自由以产生令人难以置信的图像，使数十亿人能够在几秒钟内创造出令人惊叹的艺术。免费 链接： 标签：#AI #免费 #StableDiffusion 群聊：@appmiu

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是一种多视角草图引导的文本到3D生成模型，能生成类似于多视角草图的高保真度3D对象，利用预训练2D扩散模型来优化神经辐射场(NeRF)表示的3D场景，提出一种新的同步生成和重构方法来有效优化NeRF。 实验结果表明，Sketch2NeRF能在细粒度草图控制和文本提示的高保真度方面实现3D一致的内容。在草图相似性和文本对齐方面，该方法达到了最先进的性能水平。