Lumina-T2X

Lumina-T2X项目：多模态文本转换的流式扩散模型

Lumina-T2X 大型扩散变换器文本转换多模态生成高分辨率图像生成 Github 开源项目

Lumina-T2X利用基于流的扩散变换器，实现文本向多种模态、分辨率和持续时间的转换，包括图像、音频和视频。其功能还包括高分辨率生成、多轮对话、深度图和分割图估计等。项目提供多语言提示和表情符号支持，适用于多种智能生成需求。访问项目页面了解更多详情和使用案例。

LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型

ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目

LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。

transformer_latent_diffusion - 基于 PyTorch 的 Transformer 潜在扩散文本生图模型

AI绘图GithubLatent DiffusionPyTorchTransformer图像生成开源项目

Transformer Latent Diffusion 是一个基于 PyTorch 的开源项目，实现了文本到图像的潜在扩散模型。该模型体积小、生成速度快、性能合理，可在单 GPU 上快速训练。项目代码简洁，依赖少，注重数据质量。它提供数据处理工具，支持自定义训练，并进行了多项性能优化。项目展示了 256 分辨率随机样本和 CLIP 插值等生成示例。

t2i-adapter-sketch-sdxl-1.0 - 草图条件下的图像转换与文本生成优化

GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型生成模型稳定扩散草图

该项目为StableDiffusionXL提供了T2I Adapter，实现了在草图条件下的图像转换功能。由腾讯ARC与Hugging Face共同开发，采用PidiNet边缘检测模型训练，能够从草图生成更加精细和可控的图像。与其他模型相比，该模型依托StableDiffusionXL的多个校验点，在处理多样化风格时具有更高的灵活性，适合用于艺术创作和设计。用户可在Doodly Space中试用，支持高分辨率图像处理。项目遵循Apache 2.0开源协议，附有GitHub代码和学术论文供深入研究。

blip2-flan-t5-xxl - 整合CLIP和Flan T5的多模态模型实现图像理解与语言生成

BLIP-2GithubHuggingface图像处理图像标注开源项目模型视觉问答语言模型

BLIP2-FLAN-T5-XXL是一个集成CLIP图像编码器、查询转换器和Flan T5-xxl语言模型的多模态系统。通过查询转换架构连接图像特征和语言理解，实现图像描述生成、视觉问答和基于图像的对话功能。模型支持CPU/GPU部署，提供float16、int8等多种精度配置选项。目前主要应用于图像理解和自然语言生成的研究领域。

t2i-adapter-canny-sdxl-1.0 - T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制

GithubHuggingfaceT2I-Adapter图像生成开源项目模型深度学习稳定扩散边缘检测

T2I适配器通过Canny边缘检测增强稳定扩散模型的条件控制能力，由腾讯ARC和Hugging Face联合开发。该模型经由多任务学习在超过300万的高分辨率图文对上训练了20000步，实现了文本到图像生成的更高可控性。使用者需安装必要的依赖，并结合指定的模型与调度程序，以提高图像生成质量。

stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉

Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练，能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口，内置内容审核机制，主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入，使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。

bigaspv2lustify-v10-sdxl - 高精度的文本生成图像模型，提升视觉真实性

GithubHuggingfacestable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型现实主义

该项目展示了一个结合Stable Diffusion技术的先进文本生成图像模型，能够生成非常逼真的图像效果。由用户ffjggrtbjibv创建，其模型适用于复杂图像创建与需要真实效果的场景。凭借现代化的图像生成算法，这个模型在图像质量和细节表现上得到显著提升，为创作提供更大的灵活性与创意空间。

rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制

AI绘图GithubICCV 2023Rich-Text-to-ImageStable Diffusion开源项目文本生成图像

Rich-Text-to-Image项目利用富文本格式信息增强文本到图像生成的控制能力。该项目通过字体大小、颜色、样式和脚注等格式实现精确的颜色渲染、局部风格控制和详细区域合成。这种方法支持token显式重新加权，可与Stable Diffusion等主流模型集成，提供更精细的图像生成控制。项目开源了代码实现，并提供在线演示和相关论文，为文本到图像生成领域开辟了新的研究方向。

stable-diffusion-2-1-base - 基于稳定扩散技术的高质量文本到图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉

stable-diffusion-2-1-base是Stability AI开发的文本到图像生成模型，基于潜在扩散技术。该模型在大规模图像数据集上训练，可根据文本提示生成512x512分辨率的高质量图像。相比之前版本，2.1版本在图像质量和文本理解能力上有所提升。模型适用于艺术创作、设计辅助等场景，可通过Hugging Face Diffusers库轻松使用。

TCD-SDXL-LoRA - 创新扩散模型蒸馏技术助力高质量图像快速生成

GithubHuggingfaceLoRAStable DiffusionTCD开源项目快速采样文本生成图像模型

TCD是一款基于轨迹一致性蒸馏原理的开源项目，通过少步采样技术实现快速图像生成。该技术在保持高质量生成效果的同时，支持灵活调节采样步数和细节程度。作为SDXL的扩展模型，TCD可与社区模型、LoRA、ControlNet等技术无缝集成，并解决了传统对抗训练中的模式崩溃问题。

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