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FuzzyHazel

文本到图像生成的稳定扩散模型及LoRA融合应用

FuzzyHazel项目致力于探索稳定扩散模型与LoRA技术在文本到图像生成中的应用。通过整合多样化模型,如HazyAbyss、OctaFuzz、MareAcernis等,并使用EasyNegative和pastelmix-lora资源优化,项目展现了多样的高质量图像生成能力。利用权重公式合并模型,提供了对图像生成的细致控管。同时,项目重视图像合并时的色彩、细节和结构的准确性,为高精度图像生成行业提供了新的解决方案,显示出其在AI艺术和设计中的潜力。

CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成
AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节
CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成,这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。
stable-diffusion-inpainting - 开源AI模型实现图像修复和高质量生成
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion修复绘画图像生成开源项目文本转图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一个开源的文本到图像生成和修复模型。它基于潜在扩散技术,可根据文本描述生成高质量图像,并能对现有图像进行智能修复。该模型在LAION-Aesthetics数据集上训练,支持512x512分辨率输出。适用于艺术创作、设计等领域,但不应用于生成有害内容。目前主要支持英文输入,其他语言效果可能有限。
kencanmix_v1.5 - 稳定扩散与文本到图像生成的优化方案
AI绘图GithubGoogle colabHuggingfacediffusersstable-diffusion开源项目文本到图像模型
kencanmix_v1.5通过整合稳定扩散和谷歌Colab,提供了卓越的文本到图像转换能力,示例图片体现了创新的推理技术,为图像生成探索开辟了新的方向。
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。
PopCorn - 多模型融合的文本到图像生成器,带来精致逼真的艺术效果
AI绘图GithubHuggingfacestable-diffusion图像生成幻想艺术开源项目模型现实主义
PopCorn项目通过整合多个艺术模型,使用文本到图像技术,生成精美的视觉内容。该项目结合了Acorn Is Spinning和Coca Cola模型,提供多样化和真实性。无论是梦幻风景还是真人肖像,皆展现出细致的细节和丰富的色彩,代表数字艺术的前沿应用,为用户带来创意和灵感。
stable-diffusion-xl-refiner-1.0 - 先进的AI图像生成和优化模型
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 XL Refiner 1.0是一款基于潜在扩散模型的AI图像生成和优化系统。它采用集成专家管道技术,能够生成高质量图像并进行精细优化。该模型支持文本到图像生成和图像到图像编辑,在图像质量和用户体验方面显著优于前代版本。主要适用于艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域。该模型使用两个固定的预训练文本编码器,可以根据文本提示生成和修改图像。它在图像质量和多样性方面表现出色,但仍存在一些局限性。该项目仅供研究使用,不适合生成事实性或真实的人物和事件内容。
stable-diffusion-2-1-base-custom - 基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型用于图像生成
AI绘图Custom DiffusionGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型深度学习
stable-diffusion-2-1-base-custom是基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型,采用Custom Diffusion技术训练。该模型支持diffusers库,能够将文本转换为高质量图像。开发者可以通过Python代码调用模型进行图像生成。作为开源项目,它为AI艺术创作和图像生成应用提供了有力支持。然而,模型的具体训练数据和潜在局限性尚未明确。
AAM_XL_AnimeMix - 基于Stable Diffusion XL的动漫风格AI图像生成模型
AI艺术创作GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫风格开源项目文本生成图像模型深度学习模型
AAM_XL_AnimeMix是一个基于Stable Diffusion XL微调的文本到图像模型,专注于生成动漫风格的艺术作品。该模型结合了AI技术和动漫元素,可根据文本提示创作各种动漫场景和角色,如夜景、花田等。它适用于艺术创作、设计和动漫爱好者,提供了一种新的动漫风格图像生成方式。模型支持使用Diffusers库进行部署,可通过简单的Python代码实现图像生成。
Diffus - 高精度Stable Diffusion图像生成平台
AI工具AI绘图Stable Diffusion人工智能艺术图像生成深度学习
Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。
anything-v4.0 - 动漫风格图像生成的高级稳定扩散模型
AI生成Anything V4.0GithubHuggingface动漫风格商业使用开源项目模型稳定扩散
Anything V4是一个面向动漫风格图像生成的潜在扩散模型,通过简单提示即可生成细节丰富的图像。支持danbooru标签以及Gradio Web UI操作,并提供Fantasy.ai商业使用许可。该模型兼容多平台,可导出ONNX、MPS及FLAX/JAX格式,支持简化的Python代码进行图像生成,适合生成动漫人物和风景等多样化内容。
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