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PixArt-XL-2-512x512

快速生成高分辨率图像的高效能模型

Pixart-αGithub生成模型开源项目文本到图像Huggingface深度学习扩散模型模型

PixArt-α是一个基于Transformer架构的文本到图像生成框架，能够从文本提示生成高分辨率图像，最高可达1024像素。相比于Stable Diffusion v1.5，其训练时间仅为10.8%，大幅降低成本与碳排放。用户偏好评估显示，PixArt-α在实现效率与图像质量方面表现卓越，适用于艺术创作、教育用途及生成模型研究。但需要注意的是，其在图像还原现实性和复杂任务的执行上尚有局限。查看其GitHub或arXiv以了解更多细节。

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Juggernaut-X-v10 - 基于SDXL的双版本AI图像生成模型
GithubHuggingfaceJuggernaut XRunDiffusion人工智能绘画图像生成开源项目机器学习模型模型
Juggernaut X v10是基于Stable Diffusion XL开发的文本到图像生成模型，分为安全(SFW)和非安全(NSFW)两个版本。模型通过GPT-4 Vision训练，改进了提示词响应准确度，优化了数据集质量和文本生成功能。支持自然语言和标签式两种提示方式，可生成艺术、人物、风景等多类型图像。
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wai-c-v3-sdxl是基于Stable Diffusion XL的文本生成图像模型，融合动漫和半写实风格。该模型可生成动漫角色和写实感小马形象，适用于动漫风格和现实主义之间的艺术创作。模型为创作者提供了多样化的表现方式，适合需要在两种风格间寻找平衡的项目。wai-c-v3-sdxl模型采用FAIPL-1.0-SD许可证发布，详细许可信息可在项目页面查看。
transformer_latent_diffusion - 基于 PyTorch 的 Transformer 潜在扩散文本生图模型
AI绘图GithubLatent DiffusionPyTorchTransformer图像生成开源项目
Transformer Latent Diffusion 是一个基于 PyTorch 的开源项目，实现了文本到图像的潜在扩散模型。该模型体积小、生成速度快、性能合理，可在单 GPU 上快速训练。项目代码简洁，依赖少，注重数据质量。它提供数据处理工具，支持自定义训练，并进行了多项性能优化。项目展示了 256 分辨率随机样本和 CLIP 插值等生成示例。
stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练，能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口，内置内容审核机制，主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入，使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。
Realistic_Vision_V2.0 - AI驱动的高品质摄影级图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.Space关键词提示图像生成开源项目模型高质量照片
Realistic_Vision_V2.0是一个开源的AI图像生成模型，专门用于创建逼真的肖像和场景。该模型支持8K超高清输出，能够呈现精细的皮肤纹理和自然的光线效果。为优化生成结果，模型提供了专门的提示模板和负面提示建议。结合特定的VAE和推荐参数，Realistic_Vision_V2.0能够生成高度写实、专业品质的图像。
pornworks-sexy-beauty-v04-sdxl - 基于SDXL的写实风格图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion写实风格图像模型图像生成开源项目模型艺术创作
这是一个基于Stable Diffusion XL开发的图像生成模型，主要用于生成写实风格的图像作品。模型基于diffusers框架构建，支持文本到图像的转换功能，可以输出具有摄影写实效果的图像。
PhotoMaker-V2 - 快速生成个性化人像照片和艺术画作
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PhotoMaker V2是一个开源的人工智能图像生成模型，通过输入面部照片和文字描述，可生成个性化的真实照片和艺术画作。该模型采用SDXL架构，支持与其他LoRA模块配合使用，扩展创作可能。目前在亚洲男性面部特征和手部细节的处理上存在局限性。
stable-diffusion-inpainting - 开源AI模型实现图像修复和高质量生成
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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。
rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制
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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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