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】

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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

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

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