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开放源代码的俄罗斯文化文本到图像扩散模型

Kandinsky 3.0是一个开放源代码的文本到图像扩散模型,注重生成与俄罗斯文化相关的图像。相较于Kandinsky2-x系列,该模型使用了更丰富的数据集,并通过增大文本编码器和扩散U-Net模型的规模,提升了文本理解和图像质量。Kandinsky 3.0包括基本型和修补型两种模型,经过不同步数的训练,提供高质量的图像生成。

kandinsky-2-1 - 基于CLIP和扩散技术的高级文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceKandinsky 2.1人工智能图像处理开源项目文本生成图像机器学习模型
Kandinsky 2.1是一个结合CLIP和潜在扩散技术的文本条件扩散模型。该模型采用CLIP作为文本和图像编码器,并利用扩散图像先验在CLIP模态的潜在空间间建立映射,从而提升视觉效果并拓展图像混合与文本引导图像操作的可能性。Kandinsky 2.1支持文本到图像生成、文本引导的图像到图像转换以及图像插值等功能,在COCO_30k数据集的零样本测试中获得8.21的FID评分。
kandinsky-2-1-prior - 先进的文本到图像扩散模型
AI绘图GithubHuggingfaceKandinsky 2.1图像编辑开源项目文本生成图像机器学习模型模型
Kandinsky 2.1是一款结合DALL-E 2和潜在扩散技术的文本条件扩散模型。它采用CLIP模型进行文本和图像编码,并在CLIP模态的潜在空间中引入扩散图像先验,大幅提升了视觉效果。该模型支持文本到图像生成、图像到图像转换、图像修复和插值等多种应用,为图像混合和文本引导的图像操作开辟了新的可能性。
kandinsky-2-2-prior - 新一代高性能AI图像生成模型 融合CLIP与扩散技术
GithubHuggingfaceKandinsky 2.2人工智能艺术图像生成开源项目文生图模型深度学习
Kandinsky 2.2是一款结合CLIP模型和扩散技术的开源AI图像生成系统。该模型支持文本生成图像、图像编辑和插值等功能,可生成1024x1024分辨率的图像。系统采用CLIP-ViT-G模型作为编码器,提高了图像质量和文本理解能力。在COCO_30k数据集上的FID评分为8.21,显示出较强的图像生成性能。
kandinsky-2-2-decoder - 基于CLIP和扩散技术的开源图像生成模型
CLIPGithubHuggingfaceKandinsky 2.2图像生成开源项目扩散模型文本到图像模型
Kandinsky 2.2采用CLIP和潜在扩散技术架构,结合Dall-E 2与Latent Diffusion的技术优势。模型具备文本生成图像、图像转换及图像插值等功能,支持生成1024x1024分辨率图像。在COCO_30k数据集评测中,模型FID评分达8.21。该项目完全开源,为图像生成领域提供了新的技术方案。
Kandinsky-2 - 多功能AI驱动的图像生成与编辑工具
AI绘图GithubKandinsky图像编辑开源项目文本生成图像深度学习
Kandinsky-2是一个开源的图像生成和编辑工具,采用CLIP图像编码器和ControlNet技术。该模型支持文本到图像生成、图像到图像转换、图像融合和图像修复等功能。Kandinsky-2能准确理解多语言文本输入,并在图像生成过程中提供精细控制。这个AI模型为创作者提供了多样化的图像处理选择,在保持高质量输出的同时,也具备良好的可定制性。
kandinsky-2-2-decoder-inpaint - Kandinsky 2.2的文本引导图像修复及生成新方法
CLIP模型GithubHuggingfaceKandinsky 2.2图像合成开源项目扩散模型文本到图像模型
Kandinsky 2.2结合Dall-E 2和潜在扩散技术,融入CLIP模型进行文本与图像编码,并实现跨CLIP模态空间的图像扩散映射,提升视觉表现力。支持文本引导的图像修复,并整合于diffusers库。用户可通过修改掩码格式进行编辑。本版本在解析性能上进行了优化,在COCO_30k数据集的零样本测试中表现出色,FID指标显示显著提升。
KandinskyVideo - 先进的开源文本到视频生成模型
GithubKandinsky Video 1.1人工智能开源模型开源项目文本生成视频视频生成技术
KandinskyVideo 1.1是一个开源的文本到视频生成模型,在EvalCrafter基准测试中表现突出。该模型采用三阶段生成流程:初始帧生成、关键帧生成和帧插值,有效提高了视频质量和内容连贯性。除了支持文本到视频转换,KandinskyVideo 1.1还能为输入图像添加动画效果。在视觉质量、文本-视频对齐、动作质量和时间连贯性等方面,该模型都展现出优秀性能,体现了开源文本到视频生成技术的最新发展。
Kolors-diffusers - 基于扩散模型的高质量文本到图像生成技术
AI绘画GithubHuggingfaceKolors大规模模型开源项目文生图模型自然语言处理
Kolors是一个基于潜在扩散技术的大规模文本到图像生成模型。该模型在视觉质量、复杂语义理解和中英文字符渲染方面表现优异,支持中英文输入并擅长处理中文内容。Kolors面向学术研究开源,同时为商业使用提供申请渠道,旨在促进文本到图像生成技术的开放发展。
kencanmix_v1.5 - 稳定扩散与文本到图像生成的优化方案
AI绘图GithubGoogle colabHuggingfacediffusersstable-diffusion开源项目文本到图像模型
kencanmix_v1.5通过整合稳定扩散和谷歌Colab,提供了卓越的文本到图像转换能力,示例图片体现了创新的推理技术,为图像生成探索开辟了新的方向。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库,从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证,项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示,用户可以生成多种符合视觉需求的图像,适用于多个创意领域。
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