Era3D

Modèle de diffusion multi-vues haute résolution utilisant un mécanisme d'attention par ligne efficace.

Produit OrdinaireImageGénération d'imagesMulti-vues

Era3D est un modèle de diffusion multi-vues haute résolution et open source. Il génère des images de haute qualité grâce à un mécanisme d'attention par ligne efficace. Ce modèle est capable de produire des images couleur et normales sous plusieurs angles de vue, et il permet d'ajuster des paramètres personnalisés pour obtenir des résultats optimaux. Era3D joue un rôle important dans le domaine de la génération d'images, car il offre une nouvelle méthode pour générer des images 3D réalistes.

Prise en charge de la génération d'images multi-vues
Utilisation d'un mécanisme d'attention par ligne efficace
Ajustement des paramètres personnalisés pour optimiser les résultats
Prise en charge de la suppression de l'arrière-plan et de la prédiction de la transparence
Téléchargement des poids du modèle disponible
Extraction de maillage Instant-NSR disponible

Le modèle Era3D s'adresse aux chercheurs et développeurs du domaine de la génération d'images
ainsi qu'aux designers et artistes ayant besoin de créer du contenu d'images 3D réalistes. Il offre un moyen efficace et flexible de créer des effets visuels
et convient aux utilisateurs professionnels exigeant une sortie d'image de haute qualité.

Des chercheurs utilisent Era3D pour générer des images multi-vues destinées à la reconstruction 3D.
Des designers utilisent Era3D pour créer des scènes virtuelles réalistes.
Des artistes utilisent Era3D pour la création d'art numérique
générant des images avec des effets multi-vues.

1. Accédez à la page GitHub d'Era3D et téléchargez le code.
2. Installez les dépendances et l'environnement nécessaires.
3. Ajustez les paramètres du modèle selon vos besoins
tels que `crop_size` et `seed`.
4. Exécutez le script `test_mvdiffusion_unclip.py` pour générer des images multi-vues.

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Era3D Alternatives

Era3D — Modèle de diffusion multi-vues haute résolution utilisant un mécanisme d'attention par ligne efficace.

Pippo — Pippo est un modèle génératif capable de produire des vidéos haute résolution multi-vues à partir d'une seule photo.

TokenVerse — TokenVerse est une méthode personnalisée multi-concept basée sur un modèle de diffusion pré-entraîné texte-vers-image.

CreatiLayout — Technique de génération d'images à partir d'une mise en page créative basée sur un transformateur de diffusion multimodale jumelée.

VMix — Outil d'amélioration de la qualité esthétique des modèles de diffusion texte-image

DiffSensei — Modèle de génération de mangas personnalisé, connectant les LLM multimodaux et les modèles de diffusion.

Leffa — Modèle de génération d'images de personnages contrôlables

ComfyUI_HelloMeme — Outil de génération d'images et de vidéos basé sur un modèle de diffusion

stable-diffusion-3.5-large-turbo — Modèle de génération d'images à partir de texte haute performance

stable-diffusion-3.5-large — Modèle de génération d'images à partir de texte haute performance

ACE : Créateur et Éditeur Polyvalent Suivant les Instructions via Transformateur de Diffusion — Créateur et éditeur polyvalent capable de suivre les instructions via un transformateur de diffusion.

Peinture Inverse — Technique de peinture inverse, reconstituant le processus de création d'une œuvre.

HelloMeme — Intègre l'attention tissée spatiale pour améliorer la fidélité conditionnelle des modèles de diffusion.

Extension d'image Diffusers Outpaint — Extension d'image basée sur un modèle de diffusion.

OmniGen — Framework unifié de génération d'images, simplifiant la génération d'images multitâches.

RodinHD — Modèle de génération d'avatars 3D haute fidélité

Flash Diffusion — Modèle de diffusion permettant de générer rapidement des images de haute qualité.

Hallo — Technique d'animation d'images de portraits basée sur un modèle de diffusion

CAT3D — Création de scènes 3D à partir d'images multi-vues

MuLan — MuLan : modèle de diffusion multilingue adapté à plus de 110 langues

IDM-VTON — Modèle de diffusion pour les tâches d'essayage virtuel, améliorant particulièrement la fidélité et la conservation des détails des images dans des scénarios du monde réel.

Imagine Flash — Génère des échantillons haute-fidélité et diversifiés en très peu d'étapes.

Mélange d'Attention (MoA) — Architecture de mélange d'attention pour la génération d'images personnalisées

Diffusion-RWKV — Modèle de diffusion extensible basé sur l'architecture RWKV

DreamWalk — Contrôle granulaire du style d'images perceptuelles basées sur du texte grâce à la diffusion guidée.

VAR — Modélisation Autoregressive Visuelle : un nouveau paradigme de génération d'images

SLD (Modèles de diffusion autocorrecteurs contrôlés par LLM) — Implémentation officielle des modèles de diffusion autocorrecteurs contrôlés par LLM.

DistriFusion — Accélération de l'inférence des modèles de diffusion haute résolution

Diffusion par Réseau Neuronal — Implémentation d'un modèle de diffusion par réseau neuronal.

FreeControl — Contrôle du processus de génération d'images à partir de texte