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anime-detailer-xl-lora

SDXL LoRA模型实现动漫图像细节精准调节

anime-detailer-xl-lora是基于Stable Diffusion XL的LoRA适配器,专为Animagine XL 2.0设计。通过概念滑块,用户可在-2到2范围内精确控制动漫风格图像的细节程度,实现从高度细致到抽象的多样化表现。该模型为动漫创作者提供了灵活的图像细节调节工具,并附有完整的安装和使用说明。

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。
AnimateLCM - 基于解耦一致性学习的快速个性化动画生成模型
AI动画生成AnimateLCMGithub一致性学习开源项目快速视频生成扩散模型
AnimateLCM项目通过解耦一致性学习技术,实现了个性化扩散模型和适配器的快速动画生成。该模型仅需4步推理即可生成高质量动画,显著提高了训练效率。项目支持文本、控制信号和图像到视频的多种生成方式,并提供多个预训练模型。AnimateLCM在保证输出质量的同时大幅提升了动画生成速度,为个性化视频创作提供了新的技术方案。
AnimateDiff - 为文本到图像模型赋予动画生成能力的即插即用模块
AnimateDiffGithub开源项目文本生成动画社区模型稳定扩散运动模块
AnimateDiff是一个即插即用模块,可将文本到图像模型转变为动画生成器,无需额外训练。通过学习可迁移的运动先验,它适用于Stable Diffusion系列的多种变体。该项目支持使用社区模型生成动画、MotionLoRA控制以及SparseCtrl RGB和草图控制等功能。AnimateDiff增强了文本到视频模型的控制能力,能生成高质量动画。
retrocomicflux - 了解如何使用AI技术生成复古漫画风格图像
GithubHuggingfaceRetro Comic Flux图像生成开源项目数据集模型漫画风格视觉效果
Retro Comic Flux项目通过Flux LoRA和稳定扩散技术生成复古漫画风格图像,其基于公共领域图像,经过裁剪和增强处理。虽然在人物细节上有挑战,但使用DEIS采样器可优化效果。关键词“c0m1c”和“comic book panel”有助于生成图像,未来版本旨在提高一致性和多样性。
pytorch-animeGAN - 基于PyTorch的轻量级GAN实现 快速将照片转换为动漫风格
AnimeGANGithub人工智能图像风格转换开源项目深度学习计算机视觉
pytorch-animeGAN是AnimeGAN的PyTorch实现,能够快速将真实照片转换为动漫风格。项目提供Hayao、Shinkai和Arcane等多种预训练模型,支持使用预训练模型进行推理或在自定义数据集上训练。除了图像转换,还支持视频转换和批量处理,并集成色彩迁移模块以保留原始图像颜色。该开源项目为开发者和研究人员提供了便捷的动漫风格转换工具。
lorax - 支持在单个GPU上运行数千个微调模型的框架
GithubLoRAX低延迟多模型推理开源项目生产准备高通量
LoRAX框架支持在单个GPU上运行数千个微调模型,有效降低服务成本且不影响吞吐量和延迟。主要特点包括动态适配器加载、异构连续批处理、适配器交换调度和优化推理。LoRAX提供预构建的Docker镜像、Kubernetes Helm图表和Prometheus指标,并兼容OpenAI API,支持多轮聊天对话和私有适配器。免费商用,采用Apache 2.0许可。
stallion-dreams-pony-realistic-v1-sdxl - 文字到图像的真实感小马生成模型
GithubHuggingfaceStable DiffusionStallion Dreams图像处理开源项目文本生成图像模型照片现实主义
项目利用Stable Diffusion技术,专为生成真实感小马图像而设计,提供文字到图像的转换功能。模型使用diffusers库,在生成写实图像方面表现优异,适合对逼真效果有需求的创作者和开发者。
DoRA - 大型语言模型微调的权重分解低秩适应方法
DoRAGithub低秩适应大语言模型开源项目微调权重分解
DoRA是一种新型大型语言模型微调方法,通过将预训练权重分解为幅度和方向两个部分进行更新。与LoRA相比,DoRA在保持参数效率的同时提升了模型的学习能力和训练稳定性。研究表明,DoRA在常识推理、视觉指令调优和图像/视频-文本理解等多项下游任务中表现优于LoRA。该技术已集成到Hugging Face PEFT和Diffusers库中,可用于多种模型的微调。
sd-webui-llul - Stable Diffusion WebUI局部放大插件提升AI绘画细节
GithubLLuLStable Diffusion图像生成局部放大开源项目潜在空间
LLuL是Stable Diffusion WebUI的扩展插件,实现潜在空间中的图像局部放大。它提供简单的界面,让创作者能选择特定区域进行高质量放大,同时保持整体构图。插件支持权重调节和蒙版功能,增强了AI绘画的细节控制和画质表现。通过LLuL,AI生成图像的局部细节得到提升,整体画面质量显著改善。
LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南
GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调
了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本,包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家,均可找到实用资源,提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题,共同完善此开源项目。
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