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how2draw

结合稳定扩散与LoRA,简化图像创作过程

How2Draw项目结合了稳定扩散、LoRA和模板技术,提供简化的图像创作体验。通过使用触发词How2Draw,用户可以从简单线条生成完整图像。作为Glif Loradex Trainer项目的一部分,该项目探索不同的训练技术并发布开源LoRA,旨在丰富艺术创作。在Glif平台,用户可以体验项目的早期版本,并符合BFL Flux Dev许可证免费访问Flux Dev训练。

doctor-diffusion-s-controllable-vector-art-xl-lora - 多功能矢量艺术LoRA模型,实现复杂与简单风格的自由切换
GithubHuggingfaceLoRA人工智能图像生成开源项目模型矢量插画稳定扩散线条艺术
这款LoRA模型针对矢量艺术生成进行了优化,可通过提示词调整简单或复杂的图像风格。关键词“vector”用于触发生成过程,与稳定扩散技术结合,实现定制化视觉艺术的创作。模型使用CC0/公有领域图像训练,提供简约、复杂和黑白线条等风格选择。支持使用diffusers库加载,并提供Safetensors格式下载,适合追求定制化艺术创作的用户。
FLUX.1-dev-LoRA-add-details - FLUX.1-dev模型的真实感和细节增强LoRA
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型真实细节增强
FLUX.1-dev-LoRA-add-details是一个针对FLUX.1-dev模型的增强LoRA,专注于提升图像真实感和细节表现,尤其优化了自然肤质效果。此LoRA无需特定触发词,建议使用1.0的缩放比例,也支持负值应用。通过FluxPipeline可轻松集成,适用于生成逼真的人物肖像和高质量插画风格图像。
FuzzyHazel - 文本到图像生成的稳定扩散模型及LoRA融合应用
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion下载链接开源项目模型模型合并艺术风格
FuzzyHazel项目致力于探索稳定扩散模型与LoRA技术在文本到图像生成中的应用。通过整合多样化模型,如HazyAbyss、OctaFuzz、MareAcernis等,并使用EasyNegative和pastelmix-lora资源优化,项目展现了多样的高质量图像生成能力。利用权重公式合并模型,提供了对图像生成的细致控管。同时,项目重视图像合并时的色彩、细节和结构的准确性,为高精度图像生成行业提供了新的解决方案,显示出其在AI艺术和设计中的潜力。
Lorai - 基于LoRA技术的快速定制艺术设计平台
AI工具AI绘图LoRAsLorai自定义艺术设计工具
Lorai是一个基于LoRA技术的设计平台,能够在几分钟内生成符合品牌风格的定制艺术作品。该工具为设计师和普通用户提供了一个高效的创作环境,可快速生成独特的视觉内容,提高工作效率。无论是专业设计师还是普通用户,都能借助Lorai快速创作,激发创作灵感。
dark-fantasy-illustration-flux - 复古黑暗奇幻插画生成,兼容多种LoRa效果
FLUX1-devGithubHuggingfaceLoRaretro插画图像生成开源项目模型黑暗幻想
dark-fantasy-illustration-flux结合了复古的黑暗奇幻插画风格,帮助用户方便地生成图像。模型无需触发词,强度建议为1.2,适合与其他LoRa模型共同使用。可从项目页面下载Safetensors格式的模型权重,并查看示例提示文件以提高效果。
lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调
DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目
该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调,比dreambooth方法快两倍,支持inpainting,并且生成非常小的模型文件(1MB~6MB),便于共享和下载。兼容diffusers库,提供多向量核心调优反演功能,并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces,增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差,该方法显著缩小模型大小,同时保持高保真度,适用于需要快速高效微调的用户。
anime-detailer-xl-lora - SDXL LoRA模型实现动漫图像细节精准调节
GithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion人工智能艺术动漫绘图图像细节控制开源项目模型
anime-detailer-xl-lora是基于Stable Diffusion XL的LoRA适配器,专为Animagine XL 2.0设计。通过概念滑块,用户可在-2到2范围内精确控制动漫风格图像的细节程度,实现从高度细致到抽象的多样化表现。该模型为动漫创作者提供了灵活的图像细节调节工具,并附有完整的安装和使用说明。
B-LoRA - 图像风格内容分离的创新技术
B-LoRAGithubLoRAStable Diffusion XL图像风格化开源项目风格内容分离
B-LoRA是一种创新的图像处理技术,结合Stable Diffusion XL和Low-Rank Adaptation,实现单一输入图像的风格与内容隐式分离。这种方法支持图像风格迁移、文本引导的图像风格化和一致性风格生成等多样化应用。B-LoRA为图像编辑和创意设计领域提供了新的可能性,能够有效地处理和转换图像的视觉元素。
retrocomicflux - 了解如何使用AI技术生成复古漫画风格图像
GithubHuggingfaceRetro Comic Flux图像生成开源项目数据集模型漫画风格视觉效果
Retro Comic Flux项目通过Flux LoRA和稳定扩散技术生成复古漫画风格图像,其基于公共领域图像,经过裁剪和增强处理。虽然在人物细节上有挑战,但使用DEIS采样器可优化效果。关键词“c0m1c”和“comic book panel”有助于生成图像,未来版本旨在提高一致性和多样性。
style-enhancer-xl-lora - 基于Stable Diffusion XL的动漫风格图像增强LoRA模型
AI绘图GithubHuggingfaceLoRAstable-diffusion-xl动漫风格图像生成开源项目模型
Style Enhancer XL LoRA是基于Stable Diffusion XL框架的LoRA适配器,旨在增强Animagine XL 2.0的图像生成能力。该模型专注于提升动漫风格图像的质量和细节,并支持Danbooru标签系统,使图像生成更加精确和富有创意。它不仅能够改善动漫主题图像的整体风格,还可以模拟SD 1.5的经典艺术效果,为创作者提供了一个versatile的高质量动漫风格图像生成工具。
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