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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。

easydiffusion - AI图像生成工具

AI图像生成Easy DiffusionGithubStable Diffusion开源项目技术支持热门用户体验

Easy Diffusion 3.0提供一键安装，无需技术知识和预装软件，快速入门AI图像创作。全面支持Stable Diffusion模型，新增多种功能如ControlNet、多LoRA文件支持、嵌入式等，适用于Windows、Linux和Mac系统。适合新手和需求高级功能的用户，配备强大的社区支援。

DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成

DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉

DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。

stable-diffusion-xl-base-1.0 - 先进的AI文本转图像生成模型，实现高质量图像创作

AI绘图GithubHuggingfaceSDXLStable Diffusion开源项目扩散模型文本生成图像模型

Stable Diffusion XL 1.0基础模型是一款开源的AI文本转图像工具，采用潜在扩散技术，能根据文字描述生成高质量图像。该模型性能显著提升，适用于艺术创作、教育和研究等领域。它支持多种框架，为开发者提供灵活的应用选择。作为开源项目，它展现了AI图像生成的最新进展，不仅能创建高质量图像，还支持图像修改功能。

blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具

Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述

Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型，实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整，并无缝融合编辑区域，减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载，供用户探索。

q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法

GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化

Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度，同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成，还可用于文本引导的图像生成，首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。

stable-diffusion-3-medium-diffusers - 先进的文本生成图像技术

AI绘图GithubHuggingfaceMMDiTStable Diffusion 3开源项目文本生成图像模型非商业用途

Stable Diffusion 3 Medium 是 Stability AI 开发的文本生成图像模型，采用多模态扩散变换器技术。该模型在图像质量、文字渲染和复杂提示理解方面表现出色，同时提高了资源使用效率。它使用三个预训练文本编码器，能够根据文本描述生成高质量图像。该模型开放非商业研究用途，并提供商业授权选项。

cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法

CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑

该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子，并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像，利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南，包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容，通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。

MS-Diffusion - 基于布局引导的多主体零样本图像个性化框架

GithubMS-Diffusion图像生成多主题个性化布局引导开源项目零样本学习

MS-Diffusion是一个多主体零样本图像个性化框架，利用布局引导技术提高生成质量。该框架通过接地令牌和特征重采样器保持细节保真度，并引入多主体交叉注意力机制协调主体组合。实验显示，MS-Diffusion在图像和文本保真度方面表现优异，有助于推进个性化文本到图像生成技术的发展。

tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成

GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感

该项目利用zyxt99565的模型，通过diffusers库进行文本到图像的转换，支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic，专注于生成高质量逼真图像。

stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习

stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道，实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像，主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目，stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。

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