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daam

解释稳定扩散模型的跨注意力归因图方法

这篇文章介绍了一种基于跨注意力机制的方法——注意力归因图(DAAM),用于解析稳定扩散模型。内容包括DAAM在命令行界面和库中的实际应用示例,以及在HuggingFace平台上的在线演示。文章展示了如何生成与单词关联的热力图,支持Stable Diffusion XL (SDXL)和Diffusers 0.21.1版本的模型。还提供了PyTorch安装指南和DAAM快速入门教程,帮助用户实现和探索模型结果。文章中还包括相关视频资源和扩展工具的链接,供用户参考。

awesome-stable-diffusion - 针对Stable Diffusion人工智能模型全面的资源与软件指南
AI模型GUI界面GithubStable Diffusion人工智能绘图开源项目资源库
awesome-stable-diffusion是一个针对Stable Diffusion人工智能模型的综合性资源和软件集合,提供一系列从GUI到CLI界面的安装指南,并支持NVIDIA GPU、Apple Silicon和AMD GPU等多平台。项目不仅提供必要的模型权重文件,还详述如何运行模型,同时提供多种经过更新和维护的分支版本,满足用户对功能和性能的不同需求。
ADI-Stable-Diffusion - 基于ONNXRuntime的Stable Diffusion推理框架
C++GithubONNXRuntimeStable Diffusion开源开源项目推理引擎
ADI-Stable-Diffusion是一个C++库和命令行工具,利用ONNXRuntime加速Stable Diffusion模型推理。该项目具有小巧的包体积和高性能,支持多种采样方法和调度器,适用于不同版本的Stable Diffusion模型。它为开发者提供了便捷的工程部署方案,可用于构建灵活的图像生成和编辑应用。
dreamshaper-xl-turbo - 提升文本到图像处理性能的Stable Diffusion模型
DiffusersGithubHuggingfaceStable Diffusion动漫图像生成开源项目模型艺术
该模型基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0进行精细调优,结合Diffusers工具包,优化文本到图像生成流程,具备高效和多样化的图像生成能力,适用于多种艺术风格。
AAM_XL_AnimeMix - 基于Stable Diffusion XL的动漫风格AI图像生成模型
AI艺术创作GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫风格开源项目文本生成图像模型深度学习模型
AAM_XL_AnimeMix是一个基于Stable Diffusion XL微调的文本到图像模型,专注于生成动漫风格的艺术作品。该模型结合了AI技术和动漫元素,可根据文本提示创作各种动漫场景和角色,如夜景、花田等。它适用于艺术创作、设计和动漫爱好者,提供了一种新的动漫风格图像生成方式。模型支持使用Diffusers库进行部署,可通过简单的Python代码实现图像生成。
DIVA - 扩散模型辅助CLIP增强视觉理解能力
AI视觉CLIPDIVAGithub开源项目扩散模型迁移学习
DIVA是一种创新方法,利用扩散模型作为视觉助手优化CLIP表示。通过文本到图像扩散模型的生成反馈,DIVA无需配对文本数据即可提升CLIP视觉能力。在MMVP-VLM细粒度视觉评估基准上,DIVA显著提升了CLIP性能,同时保持了其在29个图像分类和检索基准上的强大零样本能力。这为增强视觉语言模型的视觉理解开辟了新途径。
sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型
CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型
sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型,通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库,可生成高质量的图像变体,主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本,相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现,但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。
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。
CVPR2024-Papers-with-Code-Demo - 最新CVPR论文及其代码全面解析
CVPR 2024Diffusion ModelGithub多模态开源项目知识蒸馏论文
CVPR2024-Papers-with-Code-Demo项目整合了CVPR会议的最新论文和开源代码,覆盖机器学习、计算机视觉等多个领域,提供丰富的论文资源和代码链接。适合学者和开发者深入探讨和应用最新科研成果。
HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。
stable-diffusion-3.5-large - 多模态扩散变换器模型实现高质量图像生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5人工智能模型多模态扩散变换器开源项目文本生成图像模型深度学习
Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI开发的新型文本到图像生成模型。采用多模态扩散变换器架构,改进了图像质量、排版和复杂提示理解能力。模型支持研究及部分商业用途,可通过ComfyUI、Hugging Face等多种方式使用。结合多个预训练文本编码器和QK归一化技术,在提示遵循度和图像美学质量方面表现优异。
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