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mikoshi-pony-v1-sdxl

Stable Diffusion XL动漫小马图像生成模型

mikoshi-pony-v1-sdxl是一个基于Stable Diffusion XL的AI图像生成模型,专注于创作融合动漫风格和小马元素的图像。该模型源自Civitai平台的mikoshi-pony项目,能够生成独特的动漫小马插画。模型为创作者提供了探索动漫和小马世界的新途径,适合用于生成相关主题的创意图像。模型采用FAIPL-1.0-SD许可证,使用者需注意遵守相关条款。作为一个特殊化的Stable Diffusion XL模型,它在生成动漫风格的小马图像方面表现出色。该模型为动漫爱好者和小马粉丝提供了一个有趣的创作工具,可用于生成独特的插画和艺术作品。

Stable Diffusion 3 - 探索Stable Diffusion 3的高级文本到图像生成能力
AI工具AI绘图Stable Diffusion 3人工智能图像质量文本生成图像
Stable Diffusion 3是Stability AI开发的先进文本到图像模型,在图像质量、多主题处理和文本遵循方面有显著提升。本站提供免费在线体验,用户可通过文本提示生成高质量图像。网站详细介绍了Stable Diffusion 3的核心特性,并提供API接口和下载选项,满足开发者和研究人员的不同需求。探索AI驱动的图像生成新境界,体验Stable Diffusion 3的强大功能。
Stable-Diffusion-Android - 多环境支持的快速图片生成器
AI HordeAI绘图GithubHugging Face InferenceOpenAIStable Diffusion开源项目
Stable Diffusion AI是一款可以快速从文本或图片生成高质量图像的应用,支持AI Horde、Stable-Diffusion-WebUI、SwarmUI、Hugging Face Inference API、OpenAI、Stability AI等多种服务器环境以及本地模式,提供丰富的生成参数和图片管理功能。
deforum-stable-diffusion - 开源AI图像合成项目 支持2D/3D动画生成
AI艺术Deforum Stable DiffusionGithub图像合成开源项目机器学习
Deforum Stable Diffusion是一个开源AI图像合成项目,支持生成插值、2D和3D动画。该项目提供CLIP、美学和调色板条件控制等功能,使稳定扩散技术更易于使用和定制。尽管目前已停止维护,用户仍可通过fork继续开发。Deforum为创作者提供了灵活的AI图像生成工具,可用于创作短视频、艺术动画、视觉效果等领域,为视频制作和创意内容创作提供强大支持。
SDXL Turbo Online - 快速高质量的AI文本转图像模型
AI工具AI绘图SDXL TurboStability AI图像生成文本生成图像
SDXL Turbo是一种基于对抗扩散蒸馏技术的先进文本到图像生成模型。作为SDXL 1.0的快速版本,它能在单次网络评估中生成高质量、逼真的图像。通过将生成步骤从50减少到1,SDXL Turbo实现了实时高质量图像合成。该模型广泛应用于内容创作、电子商务和设计等领域。尽管目前存在512x512像素分辨率限制等局限性,SDXL Turbo仍是文本到图像合成技术的重要进展。
Hotshot-XL - 基于SDXL的AI文本到GIF生成模型
Hotshot-XL是一款基于Stable Diffusion XL的AI文本到GIF生成模型。它能与微调的SDXL模型协同工作,支持个性化LORA和ControlNet控制。该模型适用于多种宽高比,默认生成1秒8帧的GIF。Hotshot-XL提供在线试用和本地部署选项,为用户提供灵活的使用体验。
Mangaraw AI - AI驱动的动漫图像生成平台
AI动漫生成器AI工具Mangaraw AIStable Diffusion人工智能图像生成
Mangaraw AI是一个基于人工智能的动漫图像生成平台。通过文字描述输入,可快速创建独特的动漫风格图像。平台提供多种模型、风格和尺寸选项,满足个人创作和商业应用需求。Mangaraw AI利用先进AI技术,为用户提供高质量、可定制的动漫图像生成服务。
SkyPaint-AI-Diffusion - 支持中文和英文文本输入的现代艺术图像生成工具
GithubSkyCLIPSkyPaint图像编码器开源项目扩散模型文本生成图像
SkyPaint由奇点智源开发,支持中文和英文文本输入,生成现代艺术风格的高质量图像。基于OpenAI-CLIP优化,支持多种提示词输入。用户可以在线体验SkyPaint,模型兼容stable_diffusion_1.x及相关微调版本。SkyCLIP通过多语种BERT进行训练,显著降低算力需求,提升模型性能。项目持续优化,旨在为开源社区提供便捷的复现和微调解决方案,适用于多语言图文检索和生成任务。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型,依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量,同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置,还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型,适配快速高效图像生成需求。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现,支持自定义参数
该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现,支持文本生成图像与图像生成图像的操作,允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库,适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用,并且借鉴了多个知名开源库,是学习和实践的理想资源。
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