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CyberRealistic

通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成

CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成,这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。

RPG-DiffusionMaster - 多模态大语言模型驱动的高质量文图生成框架
GithubRPG区域扩散多模态大语言模型开源项目扩散模型文本到图像生成
RPG-DiffusionMaster是一款创新的文本到图像生成框架,结合多模态大语言模型的提示重述和区域规划能力,以及互补的区域扩散技术。该项目支持多种扩散模型架构,兼容GPT-4等专有模型和开源本地模型,实现先进的图像生成和编辑效果。框架具有高度灵活性和广泛适应性,能生成超高分辨率图像,是一个功能强大的AI创作工具。
Stable Diffusion 3 Medium Demo Online - 体验最新文本到图像AI技术的在线演示平台
AI工具AI绘图Stable Diffusion 3人工智能图像生成文本生成
本网站提供Stable Diffusion 3 Medium的在线演示,展示这款最新AI图像生成模型的卓越性能。基于深度学习技术,该模型拥有20亿参数,在生成照片级真实图像、处理复杂提示和清晰文本方面表现突出。用户可免费体验其优秀的手部和面部处理、精准的提示遵循以及无瑕疵和拼写错误的文本生成能力。网站还包含多个示例提示和演示图像,展示模型在各领域的广泛应用潜力。
clip-guided-diffusion - 文本生成图像,多功能扩散模型
AI绘图CLIP Guided DiffusionGithubKatherine Crowsonpyglide图像生成开源项目
CLIP Guided Diffusion项目提供文本生成图像功能,支持多种参数和提示词权重设置。此项目采用高效扩散模型,通过命令行或Python接口操作,支持GPU加速,提供丰富的图像尺寸和调校选项,适合生成高质量多样化的视觉内容。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型,依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量,同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置,还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型,适配快速高效图像生成需求。
blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术
Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑
Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作,显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略,它解决了图像重建精度问题,并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比,Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快,还实现了更高的编辑精度,同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。
DiffusionFromScratch - 实践教程:从零构建和训练稳定扩散模型
GithubStable DiffusionUNet图像生成开源项目教程机器学习
DiffusionFromScratch是一个开源项目,提供精简代码库用于重建稳定扩散模型。项目特点包括单Python脚本实现、支持MNIST和CelebA数据集训练,以及提供多个Colab笔记本。这些笔记本涵盖模型架构探索、UNet模型构建和基于文本生成MNIST图像等内容。项目还展示了演示输出和音乐视频生成示例,为学习稳定扩散模型提供了实用资源。
PopCorn - 多模型融合的文本到图像生成器,带来精致逼真的艺术效果
AI绘图GithubHuggingfacestable-diffusion图像生成幻想艺术开源项目模型现实主义
PopCorn项目通过整合多个艺术模型,使用文本到图像技术,生成精美的视觉内容。该项目结合了Acorn Is Spinning和Coca Cola模型,提供多样化和真实性。无论是梦幻风景还是真人肖像,皆展现出细致的细节和丰富的色彩,代表数字艺术的前沿应用,为用户带来创意和灵感。
RadiantDiversions - 融合多种风格的文本到图像转换解决方案
Dreamlike_DiversionsGithubHuggingfacetext-to-image合并模型开源项目模型稳定扩散艺术作品
Radiant Diversions 是一个文本到图像转换模型,结合了多个开源项目的元素,呈现出独特的视觉风格。用户可以在无需特殊提示词的情况下,使用'Dreamlike_Diversions'风格来生成高质量、逼真且富有幻想色彩的图像。该模型适用于多种风格场景,提供了广泛的创作案例,是艺术家和设计师的灵感源泉。
axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库,支持ControlNet
C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目
该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具,支持txt2img、img2img和图像修复功能,完全采用C++实现,无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet,通过输入图像来引导生成过程,并提供GPU加速的特征提取功能,如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外,库包含多个代码示例和预编译模型,便于开发者快速集成和测试。
Realistic_Vision_V4.0_noVAE - 多功能AI图像生成模型 支持多种风格与场景
AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXLRealDreamXL开源项目提示词模型
这是一款开源AI图像生成模型,支持写实、梦幻等多种风格创作。模型提供了负面提示词和生成参数等使用建议,助力用户获得理想效果。该模型适用于生成高质量的人像、风景和创意图像,可应用于艺术创作、设计和内容制作等领域。此项目还包含ParagonXL和NovaXL等系列模型,均可在Mage.Space平台上使用。
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