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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。

stable-diffusion-2-1-realistic - Stable Diffusion 2.1衍生的高质量写实图像生成模型

DiffusersGithubHuggingfacePhotoChatStable Diffusion开源项目微调文本生成图像模型

stable-diffusion-2-1-realistic是一个基于Stable Diffusion 2.1的改进模型，专注于生成高质量的写实图像。该模型通过120对精选的图像-文本数据进行微调，能够生成逼真的人像和场景。模型支持英语提示词输入，并提供了优化的提示词模板和负面提示词建议，有助于提升输出质量。开发者可以通过Hugging Face Diffusers库集成该模型，也可使用在线推理API快速体验其功能。

HunyuanDiT-v1.2-Diffusers - 基于多分辨率扩散技术的中文图像生成模型

GithubHuggingfaceHunyuanDiT中文理解人工智能图像生成多分辨率开源项目模型

HunyuanDiT-v1.2-Diffusers是一个开源的文本到图像生成模型，基于多分辨率Diffusion Transformer架构实现中英文文本理解。模型在文本-图像一致性、AI伪影控制、主体清晰度和美学评分等维度进行了测试评估，支持长文本输入和中国文化元素理解，可用于多样化的图像生成场景。

DocDiff - 基于残差扩散模型的轻量级文档图像增强工具

DocDiffGithub图像处理开源项目扩散模型文档增强深度学习

DocDiff是一个基于残差扩散模型的轻量级文档增强工具，用于文档去模糊、去噪、二值化和去水印等任务。该模型在128*128分辨率上训练仅需12GB显存。除文档处理外，DocDiff还适用于自然场景图像处理和语义分割。项目提供完整代码和预训练模型，便于快速实现和应用。

stable-diffusion-3.5-medium - MMDiT-X高效能文本到图像生成技术

GithubHuggingfaceQK正则化Stable Diffusion图像质量提升多模态扩散变压器开源项目文本生成图像模型

Stable Diffusion 3.5 Medium是一款MMDiT-X模型，提升文本到图像生成的图像质量和资源效率。通过多模态扩散变压器结合QK标准化技术，该模型在多分辨率生成和文本理解方面表现出色，适合设计、创作与研究领域，年收入低于100万美元的用户可免费使用。

sdxl-unstable-diffusers-y - 文本到图像超真实生成的开放API工具

AI绘图GithubHuggingfaceSDXL Unstable DiffusersStable Diffusion API开源项目模型生成图像超写实

该稳定扩散API提供超真实的文本转图像功能，允许用户在无需支付的情况下获取API密钥并使用sdxl-unstable-diffusers-y模型。适用于PHP、Node、Java等多种编程语言，配有详细文档以简化开发流程。生成的图像具有细腻和生动的细节，满足高清图像需求。通过简便的示例代码，用户可轻松更新和应用这一扩散工具，感受超现实生成的多样可能。使用优惠码DMGG0RBN还能享受25%的折扣。

stable-diffusion-3-medium - 基于多模态扩散变换器的开源AI图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion 3人工智能绘画图像生成模型开源项目文本生成图像模型非商业许可

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(MMDiT)架构，集成OpenCLIP、CLIP和T5三种文本编码器。模型通过10亿图像预训练和3000万张图像微调，支持图像生成、字体排版等功能。提供多种模型变体，可通过ComfyUI或API使用，仅限非商业研究用途。

modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架

GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计

Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架，为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数，并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景，适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。

swift-diffusion - Swift重新实现的Stable Diffusion模型

AI绘图GithubStable DiffusionSwift Diffusion开源项目深度学习移动设备优化

Swift重新实现的单文件Stable Diffusion模型，包含CLIP文本处理、UNet扩散和解码器等核心组件。项目致力于在移动设备上运行Stable Diffusion，通过内存优化和性能提升，实现与原始Python版本相当的效果。目前已完成主要模型移植，为移动AI应用开发提供新的可能。

Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述

Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成

该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。

x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编

GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署

该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术，旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试，用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具，用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行，提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。

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