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t2i-adapter-canny-sdxl-1.0

T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制

T2I适配器通过Canny边缘检测增强稳定扩散模型的条件控制能力,由腾讯ARC和Hugging Face联合开发。该模型经由多任务学习在超过300万的高分辨率图文对上训练了20000步,实现了文本到图像生成的更高可控性。使用者需安装必要的依赖,并结合指定的模型与调度程序,以提高图像生成质量。

t2i-adapter-depth-midas-sdxl-1.0 - Stable Diffusion与MiDaS深度估计的协作创新
GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型模型训练深度感知稳定扩散
T2I Adapter通过MiDaS深度估计增强StableDiffusionXL的文本到图像转换功能,此项目由腾讯ARC与Hugging Face合作开发。适用于注重图像深度的艺术生成应用,T2I-Adapter-SDXL支持高达2.6亿参数,专为追求图像精细控制的开发者与艺术创作者设计。
tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感
该项目利用zyxt99565的模型,通过diffusers库进行文本到图像的转换,支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic,专注于生成高质量逼真图像。
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。
stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型,支持多样化创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术,它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体,包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域,但存在一些局限性,如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途,不应用于生成有害或违法内容。
IP-Adapter-Instruct - 多任务图像生成的突破性技术
GithubIP Adapter Instruct图像生成多任务学习开源项目扩散模型条件控制
IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术,融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务,包括风格迁移和对象提取,同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性,提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色,为扩散模型的发展提供了新的可能性。
IP-Adapter - 轻量级图像提示适配器提升文图生成效果
GithubIP-Adapter图像提示多模态生成开源项目扩散模型文本到图像生成
IP-Adapter是一款轻量高效的图像提示适配器,仅需22M参数即可为预训练文本到图像扩散模型提供图像提示功能。它不仅性能卓越,还可泛化到其他自定义模型,与现有控制工具兼容实现可控生成。IP-Adapter支持图像和文本提示配合使用,实现多模态图像生成,为AI图像生成领域带来新的可能性。
stable-diffusion-2-1-base - 基于稳定扩散技术的高质量文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
stable-diffusion-2-1-base是Stability AI开发的文本到图像生成模型,基于潜在扩散技术。该模型在大规模图像数据集上训练,可根据文本提示生成512x512分辨率的高质量图像。相比之前版本,2.1版本在图像质量和文本理解能力上有所提升。模型适用于艺术创作、设计辅助等场景,可通过Hugging Face Diffusers库轻松使用。
Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述
Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成
该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。
TCD - 新型少步采样蒸馏技术用于高质量图像生成
GithubLoRATCD图像生成开源项目扩散模型生成AI
TCD是一种创新的蒸馏技术,可将预训练扩散模型的知识提炼为高效的少步采样器。该技术具有灵活的NFE、优异的生成质量、可调节的细节程度和广泛的适用性。TCD无需对抗训练即可实现高质量的少步生成,有效避免了模式崩溃问题。项目开源了推理代码和基于SDXL Base 1.0蒸馏的TCD-SDXL模型,可与多种现有模型和技术无缝集成。
control_v11e_sd15_ip2p - 更好地控制扩散模型的图像处理能力
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目扩散模型条件输入模型稳态扩散
本项目利用ControlNet v1.1提供了一种神经网络结构,能够通过附加条件控制预训练的大型扩散模型,与Stable Diffusion兼容。其支持指令化像素到像素的控制,通过边缘图、分割图和关键点等条件输入丰富图像生成方式。即便在小规模数据集下,ControlNet也能在个人设备上快速训练,相关源码及文档可在HuggingFace平台获取,适用于多种图像生成任务,提升图像处理灵活性。
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