text-to-pose

Modèle générant des poses à partir de texte et générant ensuite des images.

Produit OrdinaireImageTexte vers imageEstimation de pose

text-to-pose est un projet de recherche visant à générer des poses de personnages à partir de descriptions textuelles, puis à utiliser ces poses pour générer des images. Cette technologie combine le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, et permet la génération d'images à partir de texte en améliorant le contrôle et la qualité des modèles de diffusion. S'appuyant sur un article publié lors de l'atelier NeurIPS 2024, ce projet est innovant et avant-gardiste. Les principaux avantages de cette technologie incluent une amélioration de la précision et du contrôle de la génération d'images, ainsi qu'un potentiel d'application dans des domaines tels que la création artistique et la réalité virtuelle.

Conversion texte-pose : utilisation d'une architecture Transformer pour convertir une description textuelle en pose de personnage.
Génération d'image à partir de pose : génération d'images de haute qualité à partir de la pose générée
grâce à un modèle de diffusion.
Entraînement et optimisation du modèle : code d'entraînement et modèles pré-entraînés fournis pour faciliter l'utilisation par les chercheurs et les développeurs.
Création de jeux de données : jeux de données pour l'entraînement et les tests fournis
notamment le jeu de données annoté COCO-2017.
Comparaison de modèles : présentation des poses et des images générées à l'aide de différents modèles
pour faciliter la comparaison des résultats.
Code et documentation : code et documentation détaillés fournis pour faciliter la compréhension et l'utilisation.

Le public cible principal est constitué de chercheurs
de développeurs et d'artistes dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel. Les chercheurs peuvent utiliser cette technologie pour explorer les mécanismes de génération d'images à partir de texte
les développeurs peuvent l'utiliser pour développer de nouvelles applications
et les artistes peuvent l'utiliser pour créer des œuvres d'art originales.

Des chercheurs utilisent le modèle text-to-pose pour générer des poses et des images de personnages à partir de descriptions textuelles spécifiques
pour des recherches en analyse comportementale.
Des développeurs de jeux utilisent cette technologie pour générer des poses et des images de personnages non-joueurs (PNJ) dans les jeux
afin d'améliorer le réalisme du jeu.
Des artistes utilisent cette technologie pour créer des œuvres d'art basées sur des descriptions textuelles

1. Accéder à la page du projet GitHub
cloner ou télécharger le code.
2. Lire le fichier README pour comprendre la structure du projet et les dépendances.
3. Installer les bibliothèques et l'environnement requis.
4. Suivre les instructions de la documentation pour exécuter le code afin d'entraîner ou de tester le modèle.

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text-to-pose Alternatives

text-to-pose — Modèle générant des poses à partir de texte et générant ensuite des images.

MLGym — MLGym est un nouveau framework et une nouvelle référence pour faire progresser les agents de recherche en IA.

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

DiffSplat — DiffSplat est un framework génératif permettant de créer des nuages de points gaussiens 3D à partir d'une description textuelle et d'une image en vue unique.

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

DynamicControl — Sélection adaptative des conditions, amélioration du contrôle de la génération d'images à partir de texte

FlagAI — Projet open source tout-en-un d'algorithmes, de modèles et d'outils d'optimisation de grands modèles.

analyseur-vidéo — Outil d'analyse vidéo générant des descriptions locales de vidéos en combinant le modèle visuel Llama et OpenAI Whisper.

LLaMA-Mesh — Unification d'un modèle linguistique et de la génération de maillages 3D

SeedEdit — Grand modèle de diffusion pour la retouche d'images basées sur des invites textuelles.

Tencent-Hunyuan-Large — Modèle de grand expert mixte open source leader du secteur

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

TexGen — Technologie de génération de textures 3D à partir de descriptions textuelles.

UniAnimate — Modèle pour la génération efficace d'animations vidéo de personnages cohérentes

Lumina-T2X — Un cadre unifié de génération de texte vers n'importe quel mode

mindspore.cn — Framework IA open source développé par Huawei

ObjectDrop — Méthode de suppression et d'insertion d'objets réalistes via un jeu de données factuelles comptées et une supervision auto-apprenante.

Glyph-ByT5 — Encodeur de texte personnalisé pour un rendu visuel précis du texte.

FineControlNet — Injection de texte spatialement alignée pour un contrôle précis de la génération d'images.

ELLA — Adaptateur de modèle de diffusion amélioré par LLM pour un alignement sémantique

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

Stable Diffusion 3 — Modèle d'IA nouvelle génération pour la génération d'images à partir de texte

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

Ollama Aperçu Windows — Ollama permet d'exécuter des grands modèles d'IA localement sur Windows.

VCoder — VCoder est un modèle de perception visuelle améliorant les performances des grands modèles de langage multimodaux sur les tâches de vision au niveau des objets.

Innovatiana — Service d'externalisation d'annotation de données pour les modèles de vision par ordinateur ou de traitement du langage naturel.

X-Adaptateur — Amélioration de la compatibilité universelle des plugins de modèles de diffusion

PaperClip — Assistant de mémorisation pour les articles de recherche en IA

LLM Sandbox par Dioptra — Plateforme de gestion et d'annotation de données open source