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T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制

稳定扩散图像生成深度学习HuggingfaceT2I-Adapter开源项目模型Github边缘检测

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。

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介绍相关项目
COCOtiFaMix_v2 - AI驱动的动漫风格图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion二次元风格人工智能绘图动漫角色开源项目文本生成图像模型
COCOtiFaMix_v2是一个基于Stable Diffusion的开源AI模型，专注于生成动漫风格图像。该模型可根据文本提示创建详细的插画，擅长呈现人物、服饰和场景元素。它支持多种视觉效果，如雨天、彩虹和花卉，适用于插画设计和游戏美术等领域。作为一个文本到图像的生成工具，COCOtiFaMix_v2为数字艺术创作提供了新的可能性。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
control_v11p_sd15s2_lineart_anime - 动漫风格线稿的控制性扩散模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像生成条件控制模型线稿动漫
该项目通过ControlNet为扩散模型添加条件输入，专注于动漫风格线条艺术。ControlNet适应性强，能在小数据集上稳健学习特定任务条件。结合Stable Diffusion v1-5，可以提升模型处理边缘图、分割图和关键点的能力，有助于扩展大规模扩散模型的应用。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法，包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术，支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能，为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
Rae-Diffusion-XL-V2 - 文本到图像的高级模型，用于生成精美的动漫角色艺术
GithubHuggingfaceRae Diffusion XL V2动漫风格开源项目文本生成图像模型许可高质量
Rae Diffusion XL V2是基于Animagine XL 3.1模型的优化版本，专注于高质量动漫风格艺术的生成。通过标签的灵活应用，该模型能够提升图像质量和美学表现，包含质量、审美标签与敏感内容标识。Rae Diffusion XL V2支持多种分辨率及特定采样设置，适合创作者使用。
SiT - 可扩展插值变换器 融合流模型和扩散模型的图像生成新方法
GithubSiT图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
SiT项目开发了可扩展插值变换器，这是一种基于扩散变换器的生成模型。通过灵活连接分布，SiT实现了对动态传输生成模型的模块化研究。在条件ImageNet 256x256基准测试中，SiT以相同的骨架和参数超越了DiT，并通过优化扩散系数获得了2.06的FID-50K分数。项目提供PyTorch实现、预训练模型和训练脚本，推动了图像生成技术的进步。
stable-diffusion-safety-checker - 基于CLIP模型的图像安全检查工具
CLIP模型GithubHuggingface内容审核图像识别安全检查器开源项目机器学习模型
stable-diffusion-safety-checker是一个开源的图像内容审核工具。该项目利用CLIP模型技术,专注于识别和过滤不适宜内容。它不仅可用于研究计算机视觉模型的性能,还能揭示潜在的偏见问题。尽管在某些分类任务中表现优异,但仍存在局限性。推荐将其应用于学术研究,使用时需谨慎评估相关风险。
T2I-CompBench - 组合式文本到图像生成的全面评估基准
AI模型GithubT2I-CompBench++开源项目文本生成图像组合能力评估基准
T2I-CompBench++是一个用于评估组合式文本到图像生成的增强基准。它引入了人工评估图像-分数对、更全面的组合测试以及被Stable Diffusion 3等模型采用的新评估指标。该基准涵盖颜色、形状、纹理和空间关系等多个方面,通过多种方法全面衡量模型的组合能力。研究人员可利用此基准进行模型训练和评估,促进组合式图像生成技术的进步。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架，通过预训练的文字转图像扩散模型，实现多功能且可控的图像生成，无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号，如纵横比和空间引导信号，生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程，使用一组共享参数或约束，支持局部和全局编辑，适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
sdxl-turbo - 单步高质量文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceSDXL-Turbo人工智能图像合成实时生成开源项目文生图模型
SDXL-Turbo是一种基于SDXL 1.0的高效文本到图像生成模型。通过对抗性扩散蒸馏技术，该模型能在单次网络评估中生成高质量图像，支持1-4步采样。SDXL-Turbo在图像质量和提示遵循方面表现优异，适用于实时应用场景。该模型可用于非商业研究及商业用途，为快速图像生成领域带来新的可能性。
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