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SD-Latent-Interposer

实现Stable Diffusion模型间潜空间互操作的神经网络

SD-Latent-Interposer是一个实现Stable Diffusion模型间潜空间互操作的神经网络。它支持SDXL、SDv1.5、SD3、Flux.1和Stable Cascade等版本之间的直接潜空间转换,无需通过VAE解码和重新编码。这种方法提高了不同SD模型版本间的兼容性,为潜空间操作提供了更高效、灵活的解决方案。

sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成
ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型
该项目介绍了ControlNet神经网络结构,通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型,适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习,且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点,涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测,丰富了大规模扩散模型的控制方式,有助于推进相关应用的发展,最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。
latentblending - 基于AI的高效视频场景过渡技术
AI生成GithubLatent blendingSDXLStable Diffusion开源项目视频转场
LatentBlending 是一种基于 Stable Diffusion XL 的视频过渡技术,能够在几秒钟内生成不同场景之间的平滑转换效果。该技术通过混合中间潜在表示来实现无缝过渡,支持高分辨率自定义。最新版本集成了 SDXL Turbo,进一步提升了生成速度。项目提供 Python 接口和 Gradio UI,便于开发者和用户快速应用和测试。
stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型,支持多样化创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术,它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体,包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域,但存在一些局限性,如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途,不应用于生成有害或违法内容。
ComfyUI_TensorRT - 利用TensorRT优化稳定扩散模型在NVIDIA RTX显卡上的性能
AI模型优化ComfyUIGithubNVIDIA GPUTensorRT开源项目稳定扩散
ComfyUI_TensorRT项目为ComfyUI提供了TensorRT节点,旨在优化NVIDIA RTX显卡上稳定扩散模型的性能。该项目支持多个版本的稳定扩散模型,包括SDXL、SVD和AuraFlow等。通过生成GPU专用的TensorRT引擎,实现了模型运行效率的显著提升。项目支持动态和静态引擎构建,适应不同的分辨率和批量大小需求。此外,项目还提供了详细的安装和使用指南,便于用户在ComfyUI中集成和应用。
SiT - 可扩展插值变换器 融合流模型和扩散模型的图像生成新方法
GithubSiT图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
SiT项目开发了可扩展插值变换器,这是一种基于扩散变换器的生成模型。通过灵活连接分布,SiT实现了对动态传输生成模型的模块化研究。在条件ImageNet 256x256基准测试中,SiT以相同的骨架和参数超越了DiT,并通过优化扩散系数获得了2.06的FID-50K分数。项目提供PyTorch实现、预训练模型和训练脚本,推动了图像生成技术的进步。
sdxl-vae-fp16-fix - SDXL VAE模型优化方案 解决FP16精度下的NaN问题
GithubHuggingfaceSDXL-VAE-FP16-FixStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习
sdxl-vae-fp16-fix项目对SDXL VAE模型进行了优化,解决了在FP16精度下生成NaN值的问题。通过缩小内部激活值并保持输出一致性,该项目提高了模型在低精度环境中的稳定性。这一改进适用于Diffusers和Automatic1111等常用框架,为开发者提供了更可靠的SDXL VAE实现。
sd-scripts - Stable Diffusion模型训练与生成的综合脚本工具库
GithubLoRAStable Diffusion图像生成开源项目机器学习模型训练
sd-scripts是一个专为Stable Diffusion模型开发的脚本库,集成了多种训练方法如DreamBooth、微调、LoRA和Textual Inversion。此外,它还提供了图像生成和模型转换功能。该项目包含训练脚本、数据准备工具和配置选项,有助于优化AI艺术创作流程。
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。
stable-diffusion-3.5-large-gguf - Stable Diffusion 3.5大型模型的GGUF量化版本
ComfyUIGithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5图像生成开源项目文本转图像模型量化模型
这是Stability AI发布的Stable Diffusion 3.5大型模型的GGUF量化版本,专为ComfyUI-GGUF定制节点开发。模型继承原版所有功能及许可条款,通过GGUF格式实现更高效的部署。模型文件可直接放置于ComfyUI/models/unet目录下使用,为开发者提供文本生成图像的轻量级实现方案。
Diffusion_models_from_scratch - 完整实现扩散模型的开源框架与教程
Diffusion模型GithubImageNetU-Net图像生成开源项目预训练模型
该项目提供了一个完整的扩散模型实现框架,包含DDPM、DDIM和无分类器引导模型。项目特点包括:基于ImageNet 64x64数据集的预训练模型、详细的环境配置和数据准备指南、全面的训练和推理脚本,以及多种模型架构和优化策略。开发者可以利用此框架轻松训练自定义扩散模型或使用预训练模型生成图像。
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