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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。

ControlNetPlus - 多条件控制的AI图像生成与编辑工具
AI绘图ControlNet++GithubSDXL图像生成图像编辑开源项目
ControlNetPlus是一款支持多种控制条件的AI图像生成和编辑工具。该项目采用创新架构,可处理10多种控制条件并生成高分辨率图像,同时支持多条件输入而不增加计算负载。经SDXL全面实验,ControlNetPlus在控制能力和图像质量方面表现出色。ProMax版本还提供图块去模糊、变化和超分辨率等高级编辑功能。此外,ControlNetPlus可与其他开源SDXL模型和Lora模型兼容,为图像生成和编辑提供了灵活的解决方案。
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。
stable-diffusion-docker - 多功能 GPU 加速的 Stable Diffusion Docker 容器
DockerGPUGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目模型
Stable Diffusion Docker 容器在支持 CUDA 的 GPU 上运行,通过官方模型实现高质量图像生成。支持从文本生成图像、图像修改、深度引导和图像修复等功能,适用多种应用场景。最低要求 8GB VRAM 的 GPU,并提供设备选择和内存优化选项。详细使用指南和示例帮助用户快速入门。
img2img-turbo - 单步图像翻译模型
CycleGAN-TurboGithubimg2img-turbopix2pix-turbo图像转化对抗学习开源项目
通过对单步扩散模型(例如SD-Turbo)进行对抗性学习,img2img-turbo实现了高效的图像翻译。该方法适用于配对和未配对任务,并通过优化生成器架构来提升推理速度和结果多样性。CycleGAN-Turbo和pix2pix-turbo在Sketch2Image和Edge2Image等多个图像翻译任务中均表现出色。
sd-webui-controlnet - 为Stable Diffusion WebUI增添高度可控的图像生成功能
AI绘图ControlNetGithubStable DiffusionWebUI图像生成开源项目
sd-webui-controlnet扩展为Stable Diffusion WebUI集成了ControlNet功能。它支持多种控制模型和预处理器,实现像素级精确控制,兼容高分辨率修复和上采样脚本。用户可调整提示词与控制网络的权重,还可使用参考图像进行无模型控制。该扩展显著提升了Stable Diffusion的可控性,为AI图像生成开启更多可能性。
sd-controlnet-scribble - 控制扩散模型增强:利用涂鸦图像实现条件控制
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型神经网络
ControlNet通过引入涂鸦图像等额外输入条件,为预训练的扩散模型提供条件控制,提升其生成能力。即使在训练数据集较少的情况下,该网络仍能保持良好的学习效果。模型支持在个人设备上训练,并可借助计算集群扩展到大规模数据集。此外,Stable Diffusion等扩散模型可与ControlNet结合,增强条件输入灵活性并拓展其应用领域。
SDXL Turbo - 革新性实时文本转图像AI技术
AI工具AI绘图SDXL Turbo文本生成图像深度学习计算机视觉
SDXL Turbo运用先进的对抗性稳定扩散蒸馏技术,实现单步快速生成高质量图像。此模型适用于实时应用场景,在艺术创作、教育研究等领域展现广泛前景。用户可通过在线平台免费体验SDXL Turbo,亲身感受AI即时图像生成的强大功能。
zero123-diffusers - 单图转3D模型的AI技术突破
3D对象GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能图像生成开源项目模型研究模型
Zero-1-to-3项目展示了AI领域的重要进展,实现从单一2D图像到3D模型的转换。基于Stable Diffusion技术,该项目为研究人员提供了探索大规模模型部署和生成模型特性的新工具。尽管在真实感和文本渲染方面有待改进,但其在计算机视觉和3D建模领域的应用前景广阔。使用时需谨慎,确保符合伦理标准。
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。
StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架
AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习
StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。
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