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Text-To-Video-Finetuning

使用Diffusers微调ModelScope的文本生成视频模型,提供安装、配置和训练指南

Text-To-Video-Finetuning项目使用Diffusers微调ModelScope的文本生成视频模型,提供详尽的安装、配置和训练指南。主要更新包括LoRA训练、模型格式转换和Torch 2.0支持。项目现已归档,相关资源及支持文件仍可用。建议关注@damo-vilab的新实现,以体验全面的视频扩散微调功能。支持多种模型训练与推断,适用于VRAM限制设备,模块化设计方便定制与扩展。

tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感
该项目利用zyxt99565的模型,通过diffusers库进行文本到图像的转换,支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic,专注于生成高质量逼真图像。
Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述
Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成
该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。
dreamshaper-xl-turbo - 提升文本到图像处理性能的Stable Diffusion模型
DiffusersGithubHuggingfaceStable Diffusion动漫图像生成开源项目模型艺术
该模型基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0进行精细调优,结合Diffusers工具包,优化文本到图像生成流程,具备高效和多样化的图像生成能力,适用于多种艺术风格。
sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型
CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型
sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型,通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库,可生成高质量的图像变体,主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本,相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现,但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。
diffusion-models-class - 掌握扩散模型从理论到实践的全面课程
AI绘图GithubHugging FacePyTorch开源项目扩散模型深度学习
Hugging Face推出的扩散模型免费课程涵盖理论研究和实践应用。课程内容包括使用Diffusers库生成图像和音频、训练和微调扩散模型、探索条件生成和引导技术、创建自定义模型管道等。适合具备Python和深度学习基础的学习者,提供全面的扩散模型学习体验。
Stable Video Diffusion Online - AI驱动的图像到视频转换在线平台
AI工具AI视频生成Stable Video Diffusion图像到视频转换生成式视频视频创作工具
Stable Video Diffusion Online提供基于Stable Diffusion模型的AI图像到视频转换服务。该工具支持3-30fps的灵活视频生成,适用于广告、社交媒体内容和表情包制作等多种场景。平台提供多种订阅计划,满足不同用户需求,简化了高质量视频内容的创作过程。利用先进的AI技术,用户可以轻松将静态图像转换为高分辨率视频,为创意制作提供便捷的解决方案。
mvdream-sd2.1-diffusers - 基于多视图扩散的开源3D生成模型框架
3D生成DiffusersGithubHuggingfaceMVDream人工智能多视角扩散开源项目模型
MVDream-sd2.1-diffusers是一个开源的3D内容生成框架,基于多视图扩散技术。该项目将MVDream模型移植到Diffusers库中,实现了多视角3D生成功能。通过文本提示,用户可以创建高质量的3D模型,适用于创意设计和虚拟内容制作。项目在GitHub上提供示例代码,方便快速上手。框架设计时考虑了伦理因素,避免生成具有敌意或冒犯性的内容。
diffusion-forcing - 创新机器学习方法结合下一步预测和全序列扩散技术
Diffusion ForcingGithub开源项目模型训练深度学习视频预测迷宫规划
Diffusion Forcing是一种结合下一步预测和全序列扩散技术的机器学习方法。该项目为视频预测、迷宫规划和时间序列分析等任务提供了框架。通过时间注意力机制,Diffusion Forcing可生成长序列预测并在复杂环境中进行规划。该方法在Minecraft和DMLab视频数据集以及迷宫规划任务中表现优异。项目包含使用说明和预训练模型,便于研究者快速上手和复现结果。
fish-diffusion - 开源框架简化TTS、SVS和SVC模型开发
AI模型Fish DiffusionGithub多说话人开源项目语音合成
Fish Diffusion是一个开源的语音合成训练框架,专注于TTS、SVS和SVC任务。基于扩散模型,它支持多说话人合成和44.1kHz高品质输出。该项目优化了代码结构,提高了训练效率,并提供完整的环境配置和使用指南。Fish Diffusion适合研究人员和开发者探索语音合成技术,同时强调负责任的AI应用。项目特点包括简化的代码结构、多设备训练支持和半精度训练,有助于提高开发效率和降低资源消耗。此外,还提供了详细的数据集准备和模型训练指南,便于用户快速上手。
elldrethSLucidMix - 文本到图像生成工具,专注于细节增强
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image人工智能绘图卡通艺术开源项目模型
本模型通过集成zVAE和stable-diffusion-diffusers技术,实现高细节度图像生成,广泛应用于卡通角色和广告设计。项目持续更新,与多位知名艺术家合作,兼具多样风格和细致表现力。
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