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res-adapter

扩散模型的无缝分辨率适配器

ResAdapter是一款轻量级分辨率适配器,可集成至各类扩散模型中实现任意分辨率图像生成。无需额外训练和推理,ResAdapter通过少量参数(SD1.5为0.9M, SDXL为0.5M)支持广泛的分辨率范围。项目提供使用指南、预训练权重及与多种模型的集成示例,展示了其在文本生成图像和图像编辑等任务中的应用效果。

t2i-adapter-depth-midas-sdxl-1.0 - Stable Diffusion与MiDaS深度估计的协作创新
GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型模型训练深度感知稳定扩散
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。
flux-ip-adapter - 针对FLUX.1-dev的IP-Adapter模型用于高质量图像生成
ComfyUIFLUX.1-devGithubHuggingfaceIP-Adapter人工智能图像生成开源项目模型
该项目为FLUX.1-dev模型开发了IP-Adapter检查点,支持512x512和1024x1024分辨率的图像生成。模型持续优化中,并提供ComfyUI自定义节点和工作流程示例。用户可通过官方仓库或ComfyUI进行测试。目前处于beta阶段,可能需要多次尝试以获得最佳效果。项目遵循FLUX.1 Non-Commercial许可协议。
IP-Adapter-FaceID - 基于面部ID的多风格人像生成技术
GithubHuggingfaceIP-Adapter-FaceIDStable Diffusion人脸识别图像生成开源项目模型深度学习
IP-Adapter-FaceID 是一个开源AI模型,利用面部识别技术的ID嵌入生成多样化风格的人像图像。用户只需提供文本提示和面部图像,就能创建保持ID一致性的各种风格人像。该项目还包括SDXL版本和专门的肖像模式,进一步增强了图像生成能力。这一技术为数字艺术创作和个性化内容生成提供了新的可能性。
t2i-adapter-canny-sdxl-1.0 - T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制
GithubHuggingfaceT2I-Adapter图像生成开源项目模型深度学习稳定扩散边缘检测
T2I适配器通过Canny边缘检测增强稳定扩散模型的条件控制能力,由腾讯ARC和Hugging Face联合开发。该模型经由多任务学习在超过300万的高分辨率图文对上训练了20000步,实现了文本到图像生成的更高可控性。使用者需安装必要的依赖,并结合指定的模型与调度程序,以提高图像生成质量。
multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术,适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术,该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像(≥2K)。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演,并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改,自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
t2i-adapter-lineart-sdxl-1.0 - 文本与线条艺术的融合应用
GithubHuggingfaceStable Diffusion XL开源项目文本到图像模型生成模型视觉模型边缘检测
T2I Adapter引入线条艺术条件,为StableDiffusionXL模型增强文本到图像生成功能。该项目由腾讯ARC和Hugging Face合作开发,专业处理复杂图像造型和结构。通过Apache 2.0许可证分发,便于集成与扩展。模型的条件设置挖掘更多可控能力,增加艺术与AI图像生成的创意。GitHub库和相关论文提供完整指南和示例,适合开发者与研究人员。
adapters - 参数高效与模块化迁移学习的统一库
AdaptersGithubHuggingFacePyTorchTransfer LearningTransformer开源项目
提供一个兼容HuggingFace Transformers的附加库,整合超过10种Adapter方法和超过20种先进Transformer模型,简化训练和推理的编程工作量。支持高精度与量化训练、任务算术合并适配器以及多适配器组合等功能,适用于NLP任务的参数高效传输学习。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术,结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像,并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明,便于研究和应用。此外,项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南,以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存,并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
refiners - 优化基础模型适配器的训练和部署工作流
AI模型GithubRefiners基础模型开源项目深度学习适配器
Refiners是一个开源项目,致力于优化基础模型适配器的训练和部署流程。该项目集成了多项前沿技术,包括IC-Light图像照明调控、Multi Upscaler高分辨率图像生成和HQ-SAM高质量掩码预测等。Refiners还支持SDXL-Lightning和潜在一致性模型等创新功能,为开发者提供了多样化的工具和灵活的适配方案,促进AI模型的快速迭代和实际应用。
PASD - 像素感知稳定扩散模型用于图像超分辨率和风格化
GithubStable Diffusion个性化风格化人工智能图像超分辨率开源项目计算机视觉
PASD是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目,专注于图像超分辨率和风格化处理。该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本,同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。PASD的核心优势在于其像素级的感知能力,可以在各种复杂的图像处理过程中保持细节的完整性。
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