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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
ComfyUI-APISR - 动漫图像视频超分辨率增强插件
AI放大APISRComfyUIGithub动漫图像开源项目超分辨率
ComfyUI-APISR是基于APISR模型的非官方实现，专为动漫图像和视频超分辨率处理设计。此插件提供2x和4x两种模型，支持GPU和CPU运算，可处理图像和视频。项目以高速度和优质效果为特点，提供批处理和逐帧处理两种模式，适应不同显存需求。通过简单的节点操作，ComfyUI-APISR实现动漫作品的画质提升，是ComfyUI平台上便捷的动漫超分辨率工具。
DiffusionAIArt - AI图像生成与处理的创意社区平台
AI工具AI绘图DiffusionAIArt图像处理图像生成艺术创作
DiffusionAIArt为创作者提供AI驱动的图像生成和处理工具。平台支持文本转图像、图像增强、放大和风格迁移等功能,还能生成透明图层和进行超分辨率处理。作为创意社区,用户可在此分享、探索和讨论AI生成的艺术作品,激发创意灵感。DiffusionAIArt致力于简化AI艺术创作流程,为用户提供丰富的创作选择。
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。
dc-ae-f64c128-in-1.0 - 深度压缩自编码器提高高分辨率模型性能
Deep Compression AutoencoderGithubHuggingface图像生成开源项目模型残差自编码训练加速高分辨率扩散模型
DC-AE凭借残差自编码和分阶段训练策略提升了高空间压缩率自编码器的重建精度，不仅在高分辨率扩散模型中实现了高效运行，还保持了优越的性能表现。在ImageNet 512x512测试中，DC-AE比传统SD-VAE-f8自编码器提高了19.1倍的推理速度和17.9倍的训练速度。
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。
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。
InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法
GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成
InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件，可灵活指定实例位置，包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术，InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍，掩码输入的IoU提高1.7倍，为图像生成和编辑领域带来新的可能性。
Radiata - 基于Diffusers的全方位稳定扩散和TensorRT加速工具
ControlNetGitGithubRadiataStable DiffusionTensorRT开源项目
Radiata 是一个基于 diffusers 的稳定扩散 WebUI，提供稳定扩散、稳定扩散 XL 和 TensorRT 加速等功能。通过简单的 Git 和 Python 安装步骤，可以快速部署并享受高效的模型推理体验。同时支持 ControlNet 插件和 Lora & Lycoris 模型扩展，增强工具的灵活性和功能性。适用于 Windows 和 Linux 系统，详细文档参见官方网站。
Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT - TensorRT优化Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能
AI绘图GithubNVIDIA GPUStable DiffusionTensorRT开源项目性能优化
这个扩展通过TensorRT优化引擎，显著提升了Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能。它兼容SD 1.5、2.1、SDXL和SDXL Turbo等多个版本。扩展提供了简便的默认引擎生成和快速启用功能，同时支持LoRA转换与应用。为满足不同需求，扩展提供多种引擎类型，可适应各种分辨率和批量大小。高级用户还可进行个性化设置，灵活调整性能参数。
FreeU - 扩散模型性能免费提升方法
AI优化FreeUGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习
FreeU是一种无需额外训练或资源的扩散模型优化方法。通过调整U-Net架构中的backbone和skip connection，它显著提升了样本质量。这一技术适用于SD1.4、SD1.5、SD2.1和SDXL等多种模型，为AI图像生成领域带来重要进展。FreeU的创新性获得了CVPR2024口头报告的认可。
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