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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。

latent-consistency-model - 高效快速的少步推理图像合成模型
AI绘图GithubLatent Consistency Models图像生成开源项目扩散模型深度学习
Latent Consistency Models (LCM) 是一种创新的图像生成技术,通过将分类器自由引导蒸馏到模型输入中,实现高效的少步推理。LCM支持文本到图像和图像到图像的生成,在极短时间内生成高质量图像,同时提供多种易用的演示。该技术在保持图像质量的同时显著缩短推理时间,为实时图像生成提供了新的可能性。
q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法
GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化
Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度,同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成,还可用于文本引导的图像生成,首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
control_v11f1e_sd15_tile - 基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型模型深度学习
control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合,该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理,还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像,为数字图像处理提供了新的解决方案。
sdxl-vae - 优化自动编码器提升图像生成细节
GithubHuggingfaceStable DiffusionVAE图像生成开源项目扩散模型模型自编码器
SDXL-VAE项目为SDXL模型提供了优化版变分自动编码器。通过增大批量大小和采用指数移动平均,新autoencoder在所有重建指标上超越原始模型。它易于集成到diffusers工作流中,提升生成图像的局部高频细节。在COCO 2017数据集评估中,SDXL-VAE在rFID、PSNR、SSIM等指标上均优于原始VAE,显著改善了图像重建质量。
t2i-adapter-sketch-sdxl-1.0 - 草图条件下的图像转换与文本生成优化
GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型生成模型稳定扩散草图
该项目为StableDiffusionXL提供了T2I Adapter,实现了在草图条件下的图像转换功能。由腾讯ARC与Hugging Face共同开发,采用PidiNet边缘检测模型训练,能够从草图生成更加精细和可控的图像。与其他模型相比,该模型依托StableDiffusionXL的多个校验点,在处理多样化风格时具有更高的灵活性,适合用于艺术创作和设计。用户可在Doodly Space中试用,支持高分辨率图像处理。项目遵循Apache 2.0开源协议,附有GitHub代码和学术论文供深入研究。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编
GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署
该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术,旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试,用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具,用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行,提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。
StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率
GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练
StableSR项目采用扩散模型,提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本,已被IJCV期刊接受,并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。
controlnet-tile-sdxl-1.0 - ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索
ControlNet Tile SDXLGithubHuggingface人工智能图像去模糊图像超分辨率开源项目模型生成式图像处理
该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines,支持多种比率和倍数的放大,简化了操作过程,并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例,可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像,提高细节再现能力。
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