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Phased-Consistency-Model

高效文本条件图像生成的新方法

一致性模型图像生成深度学习文本条件PCMGithub开源项目

Phased Consistency Model (PCM)是一种新型图像生成技术,可在少量步骤内生成高质量的文本条件图像。该模型解决了先前一致性模型在文本条件生成中的局限,如灵活性不足、结果不一致以及低步骤效果差等。PCM采用分阶段处理ODE轨迹的方法,提高了训练效率并改善了生成效果。在不同步骤数设置下,PCM均展现出优异性能,为快速图像生成领域提供了新的解决方案。

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介绍相关项目
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像AI生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练，可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究，但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供，但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。
LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法
GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型
LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。
stable-diffusion-2-1-realistic - Stable Diffusion 2.1衍生的高质量写实图像生成模型
DiffusersGithubHuggingfacePhotoChatStable Diffusion开源项目微调文本生成图像模型
stable-diffusion-2-1-realistic是一个基于Stable Diffusion 2.1的改进模型，专注于生成高质量的写实图像。该模型通过120对精选的图像-文本数据进行微调，能够生成逼真的人像和场景。模型支持英语提示词输入，并提供了优化的提示词模板和负面提示词建议，有助于提升输出质量。开发者可以通过Hugging Face Diffusers库集成该模型，也可使用在线推理API快速体验其功能。
Lumina-mGPT-7B-768 - 自回归多模态模型在图像生成和语言任务中的应用
GithubHuggingfaceLumina-mGPT图像生成多模态开源项目文本描述模型自动回归模型
Lumina-mGPT是一组多模态自回归模型，专注于视觉和语言任务，尤其在从文本描述生成逼真的图像方面表现出色。GitHub上的实现和示例代码让用户可以轻松探索和应用其能力。
stable-diffusion-3.5-medium - MMDiT-X高效能文本到图像生成技术
GithubHuggingfaceQK正则化Stable Diffusion图像质量提升多模态扩散变压器开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一款MMDiT-X模型，提升文本到图像生成的图像质量和资源效率。通过多模态扩散变压器结合QK标准化技术，该模型在多分辨率生成和文本理解方面表现出色，适合设计、创作与研究领域，年收入低于100万美元的用户可免费使用。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道，实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像，主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目，stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
kencanmix_v1.5 - 稳定扩散与文本到图像生成的优化方案
AI绘图GithubGoogle colabHuggingfacediffusersstable-diffusion开源项目文本到图像模型
kencanmix_v1.5通过整合稳定扩散和谷歌Colab，提供了卓越的文本到图像转换能力，示例图片体现了创新的推理技术，为图像生成探索开辟了新的方向。
realisticStockPhoto3 - Stable Diffusion模型生成的高质量写实照片工具
GithubHuggingfaceStable Diffusion人像摄影图像生成开源项目模型真实照片高清写实
realisticStockPhoto3是基于Stable Diffusion 1.5开发的文本到图像模型，专注于生成写实风格的照片级图像。模型支持创建从日常场景到奇幻元素的多样化图像，可用于生成高质量的视觉内容。适用于需要照片级真实感的场景，如摄影参考、场景构想等应用领域。
InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法
GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成
InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件，可灵活指定实例位置，包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术，InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍，掩码输入的IoU提高1.7倍，为图像生成和编辑领域带来新的可能性。
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