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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。

HunyuanDiT-v1.2-Diffusers - 基于多分辨率扩散技术的中文图像生成模型
GithubHuggingfaceHunyuanDiT中文理解人工智能图像生成多分辨率开源项目模型
HunyuanDiT-v1.2-Diffusers是一个开源的文本到图像生成模型,基于多分辨率Diffusion Transformer架构实现中英文文本理解。模型在文本-图像一致性、AI伪影控制、主体清晰度和美学评分等维度进行了测试评估,支持长文本输入和中国文化元素理解,可用于多样化的图像生成场景。
ombre-v3-sdxl - 文本生成图像技术与动漫美学的全新融合应用
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion人物角色动漫开源项目模型艺术创作
ombre-v3-sdxl是基于Stable Diffusion XL的文本生成图像模型,专注于创造动漫和美学风格的图像。该模型融合多种艺术风格,适合生成独特的角色和艺术作品。通过文本描述,它能生成高质量、富有艺术感的图像,可应用于动漫创作、游戏设计等领域。模型由qelt开发,基于merges模型构建,遵循FAIPL-1.0-SD许可协议。
animagine-xl-3.1 - 增强版动漫风格开源文本到图像生成模型
Animagine XL 3.1GithubHuggingfaceStable Diffusion XL动漫生成开源项目文本到图像模型艺术创作
Animagine XL 3.1是更新版开源文本到图像模型,基于Stable Diffusion XL,专为生成高质量动漫风格图像设计。此模型在手部解剖、概念理解和提示解释能力上较先前版本Animagine XL 3.0有所提升。通过数据集优化和引入新的美学标签,可以更准确呈现知名动漫角色,适用于动漫爱好者、艺术家及内容创作者。支持多分辨率图像生成,并通过Gradio和Colab带来便捷的使用体验。
stable-diffusion-2-1-base-custom - 基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型用于图像生成
AI绘图Custom DiffusionGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型深度学习
stable-diffusion-2-1-base-custom是基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型,采用Custom Diffusion技术训练。该模型支持diffusers库,能够将文本转换为高质量图像。开发者可以通过Python代码调用模型进行图像生成。作为开源项目,它为AI艺术创作和图像生成应用提供了有力支持。然而,模型的具体训练数据和潜在局限性尚未明确。
RadiantDiversions - 融合多种风格的文本到图像转换解决方案
Dreamlike_DiversionsGithubHuggingfacetext-to-image合并模型开源项目模型稳定扩散艺术作品
Radiant Diversions 是一个文本到图像转换模型,结合了多个开源项目的元素,呈现出独特的视觉风格。用户可以在无需特殊提示词的情况下,使用'Dreamlike_Diversions'风格来生成高质量、逼真且富有幻想色彩的图像。该模型适用于多种风格场景,提供了广泛的创作案例,是艺术家和设计师的灵感源泉。
testSCG-Anatomy-Flux1 - 文本到图像生成功能及稳定扩散技术概览
AI绘图GithubHuggingfaceSafetensorsstable-diffusion开源项目模型模型下载生成艺术
项目特色在于结合黑森林实验室的FLUX.1基础模型,采用LoRA和diffusers技术以实现高效的文本到图像转换。支持Safetensors格式的模型权重下载,能够处理多领域的图像生成任务,适用于视觉设计和创意行业。通过应用先进技术,提升图像生成的性能和可靠性。
AnalogMadness-realistic-model-v5 - 基于Stable Diffusion的写实风格AI图像生成模型
AI绘画Analog MadnessGithubHuggingfaceStable Diffusion写实模型开源项目文生图模型
AnalogMadness-realistic-model-v5是一个基于Stable Diffusion的开源AI图像生成模型,专注于创造写实风格的图像。该模型能够根据文本描述生成具有真实感的图像,适用于艺术创作、广告设计等多个领域。这个模型允许用户通过文本输入来生成高质量的写实风格图像。它支持多种图像分辨率和采样方法,用户可以根据需求调整参数以获得最佳效果。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型(LLM)与文本到图像扩散模型结合,提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求,生成中间表示如图像布局,最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型,用户可自行设置实现自托管,从而节约API调用成本。项目更新频繁,包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型
CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型
sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型,通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库,可生成高质量的图像变体,主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本,相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现,但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。
IF-I-XL-v1.0 - 先进的多级级联扩散模型实现高质量文本到图像生成
AI绘画DeepFloyd-IFGithubHuggingface开源项目扩散模型文本生成图像模型深度学习
IF-I-XL-v1.0是DeepFloyd和StabilityAI开发的三级级联扩散模型,具有4.3B参数规模。该模型采用冻结的T5转换器和改进的UNet架构,实现高质量文本到图像生成。在COCO数据集上,模型达到6.66的零样本FID-30K分数,展现出优秀的照片级真实感和语言理解能力。支持从64x64到1024x1024的多分辨率图像生成,可在14GB显存的GPU上高效运行。
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