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t2i-adapter-depth-midas-sdxl-1.0

Stable Diffusion与MiDaS深度估计的协作创新

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。

ADI-Stable-Diffusion - 基于ONNXRuntime的Stable Diffusion推理框架
C++GithubONNXRuntimeStable Diffusion开源开源项目推理引擎
ADI-Stable-Diffusion是一个C++库和命令行工具,利用ONNXRuntime加速Stable Diffusion模型推理。该项目具有小巧的包体积和高性能,支持多种采样方法和调度器,适用于不同版本的Stable Diffusion模型。它为开发者提供了便捷的工程部署方案,可用于构建灵活的图像生成和编辑应用。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
X-Adapter - 实现旧版扩散模型插件通用兼容的适配器
ControlNetGithubStable DiffusionX-Adapter开源项目扩散模型插件兼容
X-Adapter是一个通用适配器,使旧版扩散模型(如SD1.5)的预训练插件能够直接与升级后的模型(如SDXL)兼容,无需重新训练。该项目支持ControlNet、LoRA等多种插件,提供了设置指南、推理代码和使用示例,提高了模型升级后的灵活性和效率。这为研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。
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。
epicrealism-xl-v8kiss-sdxl - Stable Diffusion XL基础的逼真图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图开源项目文字转图像机器学习模型逼真照片
epicrealism-xl-v8kiss-sdxl是基于Stable Diffusion XL的写实图像生成模型。此模型专注于创建逼真图像,适用于需要高质量摄影级别输出的场景。在保持原始Stable Diffusion XL功能的基础上,该模型优化了真实感和细节表现,能够生成更加逼真的图像。
stable-diffusion-inpainting - 开源AI模型实现图像修复和高质量生成
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion修复绘画图像生成开源项目文本转图像模型
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。
SD-Latent-Interposer - 实现Stable Diffusion模型间潜空间互操作的神经网络
ComfyUIGithubSD-Latent-InterposerStable Diffusion开源项目潜在空间神经网络
SD-Latent-Interposer是一个实现Stable Diffusion模型间潜空间互操作的神经网络。它支持SDXL、SDv1.5、SD3、Flux.1和Stable Cascade等版本之间的直接潜空间转换,无需通过VAE解码和重新编码。这种方法提高了不同SD模型版本间的兼容性,为潜空间操作提供了更高效、灵活的解决方案。
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。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
stable-diffusion-2-1-base-custom - 基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型用于图像生成
AI绘图Custom DiffusionGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型深度学习
stable-diffusion-2-1-base-custom是基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型,采用Custom Diffusion技术训练。该模型支持diffusers库,能够将文本转换为高质量图像。开发者可以通过Python代码调用模型进行图像生成。作为开源项目,它为AI艺术创作和图像生成应用提供了有力支持。然而,模型的具体训练数据和潜在局限性尚未明确。
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