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res-adapter

扩散模型的无缝分辨率适配器

ResAdapter扩散模型分辨率适配图像生成AI绘图Github开源项目

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。

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介绍相关项目
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术，以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩，从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇，体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
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。
RealScaler - 开源AI驱动的图像视频超分辨率工具
AI绘图GithubRealScaler图像增强开源项目深度学习视频优化
RealScaler是基于RealESRGAN技术的开源Windows应用，专注于图片和视频的超分辨率处理。它提供直观的用户界面，支持多种AI模型和文件格式，具备自动图像分割合并、多GPU支持等功能。该工具可同时处理多个文件，并支持原始与放大图像间的插值。RealScaler持续优化，旨在提供高效、高质量的图像和视频增强体验。
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。
sd-webui-stablesr - 提高图像超分辨率，适用于各种类型的图片处理
Automatic1111 WebUIGithubJianyi WangStable DiffusionStableSR开源项目超分辨率
此页面介绍了StableSR项目及其主要功能和用途。StableSR显著提升了图像细节和色彩准确度，并降低显存需求，适用于综合性图像处理。提供了SD2.1 768和512版本以支持高分辨率处理。此外，项目通过负提示词进一步优化图像质量，适合摄影、动漫及AIGC图像的超分辨率处理，且提供详细的安装和使用指南。
Hyper-SD - 快速生成高质量图像的扩散模型加速技术
ControlNetGithubHuggingfaceHyper-SDLoRASDXLtext-to-image开源项目模型
Hyper-SD是一种扩散模型加速技术,通过1到8步的快速推理生成高质量图像。该技术提供适用于FLUX.1-dev、SD3、SDXL和SD1.5等基础模型的LoRA和UNet检查点,并与ControlNet等技术兼容。Hyper-SD可应用于文本生成图像、涂鸦生成等多种场景,为AI图像创作提供高效便捷的解决方案。
ip_adapter_sdxl_image_encoder - SDXL IP Adapter模型的图像编码器，确保兼容Invoke AI
GithubHuggingfaceIP AdapterImage EncoderInvoke AI图像生成开源项目模型社区版
该图像编码器是SDXL IP Adapter模型的必要组件，确保其在Invoke AI 3.2+版本中正常运行。用户可以通过输入图像提示来影响生成过程，并且该项目在invoke.ai和GitHub上均有Community Edition的访问途径。
StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架
AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习
StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。
stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术
Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。
stable-diffusion-xl-refiner-1.0 - 先进的AI图像生成和优化模型
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 XL Refiner 1.0是一款基于潜在扩散模型的AI图像生成和优化系统。它采用集成专家管道技术，能够生成高质量图像并进行精细优化。该模型支持文本到图像生成和图像到图像编辑，在图像质量和用户体验方面显著优于前代版本。主要适用于艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域。该模型使用两个固定的预训练文本编码器，可以根据文本提示生成和修改图像。它在图像质量和多样性方面表现出色，但仍存在一些局限性。该项目仅供研究使用，不适合生成事实性或真实的人物和事件内容。
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