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TCD

新型少步采样蒸馏技术用于高质量图像生成

TCD是一种创新的蒸馏技术,可将预训练扩散模型的知识提炼为高效的少步采样器。该技术具有灵活的NFE、优异的生成质量、可调节的细节程度和广泛的适用性。TCD无需对抗训练即可实现高质量的少步生成,有效避免了模式崩溃问题。项目开源了推理代码和基于SDXL Base 1.0蒸馏的TCD-SDXL模型,可与多种现有模型和技术无缝集成。

TCD-SDXL-LoRA - 创新扩散模型蒸馏技术助力高质量图像快速生成
GithubHuggingfaceLoRAStable DiffusionTCD开源项目快速采样文本生成图像模型
TCD是一款基于轨迹一致性蒸馏原理的开源项目,通过少步采样技术实现快速图像生成。该技术在保持高质量生成效果的同时,支持灵活调节采样步数和细节程度。作为SDXL的扩展模型,TCD可与社区模型、LoRA、ControlNet等技术无缝集成,并解决了传统对抗训练中的模式崩溃问题。
ComfyUI-TCD - 高效精细的AI图像生成采样器
AI绘图ComfyUIGithubLoRATCD图像生成开源项目
ComfyUI-TCD是ComfyUI的自定义节点,实现了TCD论文中提出的高效图像生成采样器。它不仅能以较少采样步骤生成清晰细节,还支持通过参数调整控制图像细节丰富度。项目包含示例工作流程和兼容LoRA模型,有助于快速掌握并获得高质量图像生成结果。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA,在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数,适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络,能够显著减少采样步骤,同时保持高质量的图像生成效果。
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。
lcm-lora-sdv1-5 - Stable Diffusion v1-5的高效图像生成加速器
AI绘图GithubHuggingfaceLCM-LoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型
LCM-LoRA是Stable Diffusion v1-5的蒸馏一致性适配器,将推理步骤缩减至2-8步。支持文本生成图像、图像到图像转换和图像修复,并可与ControlNet集成。项目提供完整使用指南,包括安装方法、模型加载和代码示例,便于实现快速高质量的图像生成。适用于需要提高图像生成效率的应用场景。
multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术,适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术,该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像(≥2K)。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演,并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改,自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
t2i-adapter-canny-sdxl-1.0 - T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制
GithubHuggingfaceT2I-Adapter图像生成开源项目模型深度学习稳定扩散边缘检测
T2I适配器通过Canny边缘检测增强稳定扩散模型的条件控制能力,由腾讯ARC和Hugging Face联合开发。该模型经由多任务学习在超过300万的高分辨率图文对上训练了20000步,实现了文本到图像生成的更高可控性。使用者需安装必要的依赖,并结合指定的模型与调度程序,以提高图像生成质量。
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。
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。
CCSR - 改善扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性
CCSRGithub图像恢复开源项目扩散模型稳定性超分辨率
CCSR项目专注于提高扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性。项目引入全局标准差(G-STD)和局部标准差(L-STD)两个新指标,用于评估基于扩散的方法在超分辨率结果中的图像级和像素级变化。实验表明,CCSR在真实世界和双三次超分辨率任务中均有优异表现,能够生成更稳定、高质量的图像。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示,方便研究人员和开发者使用。
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