custom-diffusion

文本到图像扩散模型微调方法

Custom Diffusion Stable Diffusion 文本到图像扩散模型图像生成多概念定制 Github 开源项目

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。

diffusion-classifier - 利用大规模文本到图像生成模型实现零样本分类

Diffusion ClassifierGithubICCV 2023Stable Diffusionzero-shot分类开源项目生成模型

本项目展示了如何利用大型文本图像生成模型如Stable Diffusion进行零样本分类，无需额外训练。该生成分类方法在多项基准测试中表现优越，超过其他扩散模型的知识提取方法。通过从ImageNet的类条件扩散模型中提取标准分类器，该模型即使在仅使用弱增强的情况下也表现出强大的分类性能和分布转移的稳健性。本研究推进了生成模型在下游任务中的应用，是对多模态组合推理能力的重要探索。

sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型

CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型

sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型，通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库，可生成高质量的图像变体，主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本，相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现，但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。

lutDiffusion_v09Beta - LUT与Stable Diffusion结合的图像生成技术

GithubHuggingfaceLUT-Diffusion开源项目技术热点文字转图像模型稳定扩散

此开源项目融合Stable Diffusion与色彩查找表（LUT）技术，作为一款文本到图像生成工具。通过Huggingface的API，用户能够进行色彩转换，生成复古风格的高质量影像。该工具在图像生成中展现出良好的应用潜力，适用于艺术创作与商业设计。

flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术

Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型

Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA，在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数，适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络，能够显著减少采样步骤，同时保持高质量的图像生成效果。

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。

DiffusionGPT - LLM驱动的多功能文本转图像生成系统

DiffusionGPTGithub人工智能图像生成大语言模型开源项目文本生成图像

DiffusionGPT是一个利用大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。该系统能适应多种类型的提示，并整合专业领域模型。DiffusionGPT通过LLM技术，提供了一个统一的生成平台，可处理多样化的输入并生成图像。项目提供开源代码、在线演示和使用指南，方便研究人员和开发者进行实验和应用。

HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法

AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率

HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法，无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务，适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务，为图像生成提供更高质量和效率。

micro_diffusion - 低成本训练大规模扩散模型的开源方案

Githubdiffusion models低成本大规模模型开源开源项目模型训练

micro_diffusion是一个开源项目，旨在提供低成本训练大规模扩散模型的方法。该项目计划发布完整训练代码和模型检查点，为研究人员和AI爱好者提供实验资源。通过降低研究门槛，micro_diffusion有望促进扩散模型领域的广泛参与和创新。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法

CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间

Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。

dreamlike-diffusion-1.0 - 经过艺术优化的Stable Diffusion图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习模型艺术创作

Dreamlike Diffusion 1.0通过对Stable Diffusion 1.5的艺术风格优化，提供了更强的艺术创作能力。模型支持512x768等多种分辨率配置，可生成肖像和风景作品。通过Python Diffusers、Gradio界面支持多平台使用，开放非商业用途部署，商业应用需获得授权。关键词dreamlikeart可增强作品的艺术效果。

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