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lametta

少女形象生成的稳定扩散模型

模型专注于生成头身较低的少女图像,具有精致的眼部高光和细致的手部表现。通过多次模型合并实现高控制度的年龄和表情输出。尽管对LoRA兼容性有限测试,提供了调整建议。可使用简短描述词优化图像生成,并利用Hires.fix功能提升细节表现。用户可根据不同版本特性选择最适合的版本。

ELLA - 大语言模型辅助扩散模型实现增强语义对齐
ELLAEMMAGithub多模态技术开源项目文本生成图像语义对齐
ELLA项目将大语言模型与扩散模型结合,提高了图像生成的语义对齐能力。通过LLM注释的合成标题训练,ELLA实现了更准确的文本到图像转换。项目提供DPG-Bench评估基准和ComfyUI插件,并开发了支持多模态输入的EMMA模型。这些创新为图像生成领域开辟了新途径,展现了语言模型与扩散模型融合的应用前景。
Real-Time-Latent-Consistency-Model - 实时潜在一致性模型,支持多种图像转换管道
CUDAControlNetDiffusersGithubLatent Consistency ModelLoRA开源项目
此项目展示了使用Diffusers进行图像转换的实时潜在一致性模型(LCM),支持img2img、txt2img、ControlNet等多种管道。需要CUDA和Python 3.10等环境支持,提供详细的安装指南和使用示例。LCM + LoRAs可以在极少步骤内完成推理,加快处理速度。项目支持Docker部署,并提供不同平台的实时演示链接。
OpenLRM - 开源3D重建模型
GithubHugging FaceOpenLRM开源开源项目模型训练视觉重建
OpenLRM是一个开源项目,专注于将单张图像转换为三维模型,提供预训练模型、训练代码和工具。用户可访问Hugging Face平台上的模型和演示。最新版本v1.1.1支持Objaverse和MVImgNet数据集,并进行了代码重构以提升可用性和扩展性。项目还包含安装指南、推理脚本和训练配置文件,便于用户快速上手。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面,轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整,包括LoRA和8位模型训练技术,甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能,并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub,方便与社区分享。
LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架
GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目
LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架,用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型,以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具,可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集,LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异,超越了 ChatGPT。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型(LLM)与文本到图像扩散模型结合,提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求,生成中间表示如图像布局,最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型,用户可自行设置实现自托管,从而节约API调用成本。项目更新频繁,包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向
GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活
MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。
llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA
GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目
本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调,采用TRL(变压器强化学习)和PEFT(参数高效微调)方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤,包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调,助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。
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