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基于Stable Diffusion XL的写实小马图像生成模型

st2-bedamnrealpony-v1-sdxl是一个基于Stable Diffusion XL的文本到图像模型,专注于生成逼真的小马图像。该模型结合了写实主义和精细的摄影级细节,可创建高度真实的小马插图。这一工具适用于艺术创作、设计和小马主题内容的制作,能够生成多种风格的小马相关图像。

AutoStudio - 提升多轮交互图像生成的主体一致性
AutoStudioGithub主体一致性多轮交互式图像生成大语言模型开源项目稳定扩散
AutoStudio是一个创新的多代理框架,专注于解决多轮交互式图像生成中的主体一致性问题。该框架包含主体管理器、布局生成器、监督器和绘图器四个核心组件。通过引入并行U-Net和主体初始化生成方法,AutoStudio实现了连贯多主体图像序列的生成。在CMIGBench基准测试中,该框架在平均Fréchet Inception Distance和平均字符-字符相似度方面分别提升了13.65%和2.83%,展示了其在多轮交互中保持多主体一致性的优异表现。
controlnet-sd21-depth-diffusers - 控制稳定扩散与艺术生成的革新选择
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers开源项目控制网模型艺术语言模型
controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本,着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练,通过使用diffusers技术,提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户,强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持,确保功能实现的高质量与灵活性。
epicrealism_pureevolutionv5-inpainting - Stable Diffusion专用的高质量图像修复模型
DiffusersGithubHuggingface人工智能开源许可开源项目机器学习模型深度学习
epicrealism_pureevolutionv5-inpainting是一个为Stable Diffusion开发的图像修复模型。该模型能够修复和增强图像中的缺失或损坏部分,提供逼真和自然的处理效果。通过先进的机器学习技术,模型可以理解图像上下文,生成与周围环境协调的修复内容。适用于多种图像编辑和修复任务,包括去除物体、修复老照片和填充缺失区域。模型支持多种常见图像格式,处理速度快,在图像修复质量上优于同类产品。
control_v11p_sd15s2_lineart_anime - 动漫风格线稿的控制性扩散模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像生成条件控制模型线稿动漫
该项目通过ControlNet为扩散模型添加条件输入,专注于动漫风格线条艺术。ControlNet适应性强,能在小数据集上稳健学习特定任务条件。结合Stable Diffusion v1-5,可以提升模型处理边缘图、分割图和关键点的能力,有助于扩展大规模扩散模型的应用。
GodMode - 利用Cryptids和DigitalUnitsCreationKit的结合实现先进图像生成
AI绘图GithubGodModeHuggingfacestable-diffusion开源项目数字创作模型游戏艺术
该项目结合了Cryptids和SXZ DigitalUnitsCreationKit的功能,旨在为稳定扩散技术提供独到的艺术创造力。通过MoistMixV2VAE的应用,生成的图像呈现出如梦似幻的2D游戏艺术风格,满足多种视觉设计需求。
Fantasia3D - 文本生成高质量3D模型的方法
3D内容生成Fantasia3DGithubICCV2023几何建模外观建模开源项目
Fantasia3D专注于通过分离几何和外观,实现高质量的文本生成3D模型。采用Stable Diffusion技术和Latent-NeRF等方法,提升了几何建模和外观渲染的效果,捕捉高分辨率细节并模拟逼真材质。项目团队定期更新FAQ和指南,提供性能优化建议和解决方案。支持用户定制网格细调,兼容多种3D生成方法,实现多样化和逼真的3D模型。
HumanSD - 基于骨骼引导的人体图像生成模型
GithubHumanSDStable Diffusion人物图像生成开源项目扩散模型骨架引导
HumanSD是一个基于骨骼引导的扩散模型,用于生成可控的人体图像。该模型通过热图引导去噪损失对稳定扩散模型进行微调,增强了骨骼条件的控制能力,同时减轻了灾难性遗忘。HumanSD在三个大规模人体数据集上训练,其中两个是新建立的。相比现有方法,HumanSD在复杂姿势、绘画风格、多人场景和细节方面表现更佳。
StableCascade - 基于高压缩潜在空间的快速文本到图像生成模型
AI绘图GithubStable Cascade图像生成开源项目潜在空间高效模型
Stable Cascade是一种新型文本到图像生成模型,采用高度压缩的潜在空间技术。它由三个阶段组成,可将1024x1024图像压缩至24x24尺寸,同时保持清晰重建效果。与Stable Diffusion相比,该模型实现了更快的推理速度和更低的训练成本。Stable Cascade在提示对齐和图像质量方面表现优异,并支持微调、ControlNet和LoRA等多种扩展功能,适用于对效率要求较高的应用场景。
DiffSynth-Studio - 多功能扩散模型引擎 支持长视频合成与图像生成
AI绘画DiffSynth StudioGithub图像合成开源项目扩散模型视频生成
DiffSynth Studio是一款开源的扩散模型引擎,整合了ExVideo、Stable Diffusion 3和Kolors等多种AI模型。该引擎支持长视频合成、高分辨率图像生成、卡通渲染和视频风格化等功能。项目持续更新,重点探索扩散模型在视频合成领域的应用潜力。
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。
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