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micro_diffusion

低成本训练大规模扩散模型的开源方案

micro_diffusion是一个开源项目,旨在提供低成本训练大规模扩散模型的方法。该项目计划发布完整训练代码和模型检查点,为研究人员和AI爱好者提供实验资源。通过降低研究门槛,micro_diffusion有望促进扩散模型领域的广泛参与和创新。

stable-zero123-diffusers - 将单一图像智能转换为精确三维模型的AI技术
GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能内容审核图像生成开源项目模型模型安全
这是一个基于Stable Diffusion技术的开源项目,通过AI将2D图像自动转换为3D模型。项目采用Objaverse数据集训练,主要应用于研究领域,可用于艺术创作、教育和产品设计。该技术虽在文字渲染和人像生成方面存在限制,但为计算机视觉领域带来突破性进展。
DiffusionHub - 高性能Stable Diffusion云平台 轻松创作AI图像与视频
AI工具AI绘图DiffusionHubStable DiffusionWebUI云端服务
DiffusionHub提供高效的Stable Diffusion云端服务,支持Automatic1111、ComfyUI和Kohya等多种WebUI。平台特点包括10秒快速启动和300GB大容量存储,兼容多种模型和扩展插件。适用于广告、游戏、设计等行业专业人士及AI爱好者,是一个功能完善、操作简便的AI图像和视频生成解决方案。
StoryDiffusion - 实现长序列图像和视频的一致性生成
AI生成GithubStoryDiffusion一致性自注意力开源项目长序列图像生成长视频生成
StoryDiffusion是一个专注于长序列图像和视频生成的AI项目。该项目采用一致性自注意力机制,实现角色连贯的图像生成,并通过运动预测器在压缩图像语义空间中预测条件图像间的运动。StoryDiffusion不仅能生成连贯的漫画,还可创作长时间、高质量的视频,为故事创作和视觉内容生成提供了新的技术方案。
Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers图像生成开源项目文本生成图像模型
Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型,适用于文本到图像的转换,为用户提供高质量的生成效果。
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。
diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑
Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉
diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架,用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型,支持FFHQ、LSUN等数据集,实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本,为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。
foldingdiff - Protein生成和优化的扩散模型工具
CATH数据集GithubPyTorch Lightningfoldingdiff开源项目扩散模型蛋白质生成
使用扩散模型生成新的蛋白骨架结构。提供详细的安装、数据下载和模型训练指南,支持预训练模型的加载和采样。评估生成骨架的设计性能和结构一致性,适合具备Python和PyTorch基础的研发人员使用,通过浏览器便捷地生成蛋白质结构。
stable-diffusion-xl-base-1.0 - 先进的AI文本转图像生成模型,实现高质量图像创作
AI绘图GithubHuggingfaceSDXLStable Diffusion开源项目扩散模型文本生成图像模型
Stable Diffusion XL 1.0基础模型是一款开源的AI文本转图像工具,采用潜在扩散技术,能根据文字描述生成高质量图像。该模型性能显著提升,适用于艺术创作、教育和研究等领域。它支持多种框架,为开发者提供灵活的应用选择。作为开源项目,它展现了AI图像生成的最新进展,不仅能创建高质量图像,还支持图像修改功能。
diffseg - 基于稳定扩散的零样本图像分割方法
DiffSegGithubStable Diffusion开源项目无监督学习注意力机制零样本分割
DiffSeg是一种利用稳定扩散模型注意力信息的无监督零样本图像分割方法。这个开源项目实现了DiffSeg算法,并提供环境设置指南、运行说明和基准测试。DiffSeg在CoCo-Stuff-27和Cityscapes数据集上表现出色,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。特别适合研究无监督学习和零样本学习的专业人士,以及需要高效、灵活图像分割方案的研究人员和开发者。
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