CVPR2024|AIGC(图像生成,视频生成等)相关论文汇总(附论文链接/开源代码/解析)【持续更新】

本文主要是介绍CVPR2024|AIGC(图像生成,视频生成等)相关论文汇总(附论文链接/开源代码/解析)【持续更新】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

CVPR2024|AIGC相关论文汇总(如果觉得有帮助,欢迎点赞和收藏)

  • Awesome-CVPR2024-AIGC
  • 1.图像生成(Image Generation/Image Synthesis)
      • ECLIPSE: A Resource-Efficient Text-to-Image Prior for Image Generations
      • InstanceDiffusion: Instance-level Control for Image Generation
      • Instruct-Imagen: Image Generation with Multi-modal Instruction
      • MACE: Mass Concept Erasure in Diffusion Models
      • PAIR-Diffusion: Object-Level Image Editing with Structure-and-Appearance Paired Diffusion Models
      • Residual Denoising Diffusion Models
  • 2.图像编辑(Image Editing)
      • PIA: Your Personalized Image Animator via Plug-and-Play Modules in Text-to-Image Models
  • 3.视频生成(Video Generation/Image Synthesis)
      • Seeing and Hearing: Open-domain Visual-Audio Generation with Diffusion Latent Aligners
  • 4.视频编辑(Video Editing)
  • 5.3D生成(3D Generation/3D Synthesis)
      • EscherNet: A Generative Model for Scalable View Synthesis
  • 6.其他多任务(Others)
      • InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks
      • Q-Instruct: Improving Low-level Visual Abilities for Multi-modality Foundation Models
  • 参考
  • 相关整理

Awesome-CVPR2024-AIGC

A Collection of Papers and Codes for CVPR2024 AIGC

整理汇总下今年CVPR AIGC相关的论文和代码,具体如下。

欢迎star,fork和PR~
优先在Github更新:Awesome-CVPR2024-AIGC,欢迎star~
知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/684325134

参考或转载请注明出处

CVPR2024官网:https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2024

CVPR完整论文列表:

开会时间:2024年6月17日-6月21日

论文接收公布时间:

【Contents】

  • 1.图像生成(Image Generation/Image Synthesis)
  • 2.图像编辑(Image Editing)
  • 3.视频生成(Video Generation/Image Synthesis)
  • 4.视频编辑(Video Editing)
  • 5.3D生成(3D Generation/3D Synthesis)
  • 6.其他多任务(Others)

1.图像生成(Image Generation/Image Synthesis)

ECLIPSE: A Resource-Efficient Text-to-Image Prior for Image Generations

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2312.04655
  • Code: https://github.com/eclipse-t2i/eclipse-inference

InstanceDiffusion: Instance-level Control for Image Generation

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2402.03290
  • Code: https://github.com/frank-xwang/InstanceDiffusion

Instruct-Imagen: Image Generation with Multi-modal Instruction

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2401.01952

MACE: Mass Concept Erasure in Diffusion Models

  • Paper:
  • Code: https://github.com/Shilin-LU/MACE

PAIR-Diffusion: Object-Level Image Editing with Structure-and-Appearance Paired Diffusion Models

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17546
  • Code: https://github.com/Picsart-AI-Research/PAIR-Diffusion

Residual Denoising Diffusion Models

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2308.13712
  • Code: https://github.com/nachifur/RDDM

2.图像编辑(Image Editing)

PIA: Your Personalized Image Animator via Plug-and-Play Modules in Text-to-Image Models

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2312.13964
  • Code: https://github.com/open-mmlab/PIA

3.视频生成(Video Generation/Image Synthesis)

Seeing and Hearing: Open-domain Visual-Audio Generation with Diffusion Latent Aligners

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2308.13712
  • Code: https://github.com/yzxing87/Seeing-and-Hearing

4.视频编辑(Video Editing)

5.3D生成(3D Generation/3D Synthesis)

EscherNet: A Generative Model for Scalable View Synthesis

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2402.03908
  • Code: https://github.com/kxhit/EscherNet

6.其他多任务(Others)

InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2312.14238
  • Code: https://github.com/OpenGVLab/InternVL

Q-Instruct: Improving Low-level Visual Abilities for Multi-modality Foundation Models

  • Paper: https://arxiv.org/abs/2311.06783
  • Code: https://github.com/Q-Future/Q-Instruct
    持续更新~

参考

CVPR 2024 论文和开源项目合集(Papers with Code)

相关整理

  • Awesome-AIGC-Research-Groups
  • Awesome-Low-Level-Vision-Research-Groups
  • Awesome-CVPR2024-CVPR2021-CVPR2020-Low-Level-Vision
  • Awesome-ECCV2020-Low-Level-Vision

这篇关于CVPR2024|AIGC(图像生成,视频生成等)相关论文汇总(附论文链接/开源代码/解析)【持续更新】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/758287

相关文章

Mysql中设计数据表的过程解析

《Mysql中设计数据表的过程解析》数据库约束通过NOTNULL、UNIQUE、DEFAULT、主键和外键等规则保障数据完整性,自动校验数据,减少人工错误,提升数据一致性和业务逻辑严谨性,本文介绍My... 目录1.引言2.NOT NULL——制定某列不可以存储NULL值2.UNIQUE——保证某一列的每一

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

MySQL CTE (Common Table Expressions)示例全解析

《MySQLCTE(CommonTableExpressions)示例全解析》MySQL8.0引入CTE,支持递归查询,可创建临时命名结果集,提升复杂查询的可读性与维护性,适用于层次结构数据处... 目录基本语法CTE 主要特点非递归 CTE简单 CTE 示例多 CTE 示例递归 CTE基本递归 CTE 结

Spring Boot 3.x 中 WebClient 示例详解析

《SpringBoot3.x中WebClient示例详解析》SpringBoot3.x中WebClient是响应式HTTP客户端,替代RestTemplate,支持异步非阻塞请求,涵盖GET... 目录Spring Boot 3.x 中 WebClient 全面详解及示例1. WebClient 简介2.

在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析

《在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析》MySQL冷热数据分离通过分表/分区策略、数据归档和索引优化,将频繁访问的热数据与冷数据分开存储,提升查询效率并降低存储成本,适用于高并发... 目录实现冷热数据分离1. 分表策略2. 使用分区表3. 数据归档与迁移在mysql中实现冷热数据分

C#解析JSON数据全攻略指南

《C#解析JSON数据全攻略指南》这篇文章主要为大家详细介绍了使用C#解析JSON数据全攻略指南,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、为什么jsON是C#开发必修课?二、四步搞定网络JSON数据1. 获取数据 - HttpClient最佳实践2. 动态解析 - 快速

Spring Boot3.0新特性全面解析与应用实战

《SpringBoot3.0新特性全面解析与应用实战》SpringBoot3.0作为Spring生态系统的一个重要里程碑,带来了众多令人兴奋的新特性和改进,本文将深入解析SpringBoot3.0的... 目录核心变化概览Java版本要求提升迁移至Jakarta EE重要新特性详解1. Native Ima

spring中的@MapperScan注解属性解析

《spring中的@MapperScan注解属性解析》@MapperScan是Spring集成MyBatis时自动扫描Mapper接口的注解,简化配置并支持多数据源,通过属性控制扫描路径和过滤条件,利... 目录一、核心功能与作用二、注解属性解析三、底层实现原理四、使用场景与最佳实践五、注意事项与常见问题六

基于Python开发一个图像水印批量添加工具

《基于Python开发一个图像水印批量添加工具》在当今数字化内容爆炸式增长的时代,图像版权保护已成为创作者和企业的核心需求,本方案将详细介绍一个基于PythonPIL库的工业级图像水印解决方案,有需要... 目录一、系统架构设计1.1 整体处理流程1.2 类结构设计(扩展版本)二、核心算法深入解析2.1 自

SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析

《SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析》文章比较了MySQL大数据量批量更新的多种方法,指出REPLACEINTO和ONDUPLICATEKEY效率最高但存在数据风险,MyB... 目录效率比较测试结构数据库初始化测试数据批量修改方案第一种 for第二种 case when第三种