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基于Stable Diffusion XL的动漫风格图像增强LoRA模型

Style Enhancer XL LoRA是基于Stable Diffusion XL框架的LoRA适配器,旨在增强Animagine XL 2.0的图像生成能力。该模型专注于提升动漫风格图像的质量和细节,并支持Danbooru标签系统,使图像生成更加精确和富有创意。它不仅能够改善动漫主题图像的整体风格,还可以模拟SD 1.5的经典艺术效果,为创作者提供了一个versatile的高质量动漫风格图像生成工具。

AnimeSR - 针对动画视频的高质量超分辨率模型
AnimeSRGithub动画视频开源项目深度学习神经网络超分辨率
AnimeSR是一个专为动画视频设计的超分辨率模型。该项目采用创新技术学习真实世界的动画视频超分辨率,有效提升视频清晰度和质量。AnimeSR提供预训练模型、推理脚本和训练代码,可处理单帧图像和视频。该模型在保持动画风格的同时,能实现更自然的纹理和背景恢复,并减少伪影。项目还发布了AVC数据集用于模型训练和测试。
DRLX - 强化学习框架优化扩散模型
DRLXGithubStable Diffusion分布式训练开源项目强化学习扩散模型
DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成,支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型,实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计,训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能,为扩散模型研究提供了全面的工具集。
sliders - 扩散模型的精确控制工具
AI绘图Concept SlidersGithubLoRA图像编辑开源项目扩散模型
Concept Sliders是一个开源项目,为扩散模型提供精确控制的LoRA适配器。通过滑块界面,用户可以微调生成图像的属性,如年龄和表情。项目支持多个Stable Diffusion版本(v1.4、v2.1和XL),提供文本和图像概念滑块的训练脚本,以及实时演示和真实图像编辑功能。Concept Sliders为AI图像生成带来了新的精确控制方法,GitHub上可查看完整项目详情。
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。
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。
Mann-E_Dreams - 基于SDXL的快速AI图像生成模型 专注中东风格创作
GithubHuggingfaceMann-E DreamsSDXL人工智能绘图图像生成开源项目模型深度学习
Mann-E Dreams是一款基于SDXL的AI图像生成模型,由伊朗初创公司Mann-E开发。该模型经过数千张Midjourney图像训练,能快速生成高质量图像,性能堪比SDXL Turbo。它提供多种自定义选项,如CLIP Skip、步数和CFG Scale等,并支持SDXL 1.0 LoRas、ControlNet等工具。模型在中东风格图像方面表现出色,适合创作相关主题内容。
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。
Ranni - 将文本指令精确转化为图像的AI生成技术
AI绘画CVPR 2024GithubRanni开源项目文本生成图像语义理解
Ranni是一个创新的文本到图像生成项目,结合大型语言模型和扩散模型,提高了指令理解和图像生成的精确度。该项目由规划模型和绘画模型组成,可将文本指令准确转化为视觉元素。除了生成高质量图像,Ranni还支持交互式编辑,方便调整生成结果。项目已开源模型权重,包含经LoRA微调的LLaMa-2-7B和全面微调的SDv2.1模型。
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。
lora-scripts - Stable Diffusion模型训练全能工具包
GithubLoRASD-TrainerStable DiffusionWebUI开源项目训练工具
SD-Trainer为Stable Diffusion模型训练提供了全面解决方案。这个开源项目整合了图形界面、一键式环境配置和多种训练脚本,支持LoRA和Dreambooth等技术。通过WebUI,用户可以轻松管理训练流程,使用Tensorboard跟踪进度,并借助标签编辑器优化数据集。SD-Trainer简化了模型训练过程,让创作者和开发者能够更高效地定制Stable Diffusion模型。
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