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stable-diffusion-pytorch

Stable Diffusion PyTorch实现,支持自定义参数

该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现,支持文本生成图像与图像生成图像的操作,允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库,适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用,并且借鉴了多个知名开源库,是学习和实践的理想资源。

transformer_latent_diffusion - 基于 PyTorch 的 Transformer 潜在扩散文本生图模型
AI绘图GithubLatent DiffusionPyTorchTransformer图像生成开源项目
Transformer Latent Diffusion 是一个基于 PyTorch 的开源项目,实现了文本到图像的潜在扩散模型。该模型体积小、生成速度快、性能合理,可在单 GPU 上快速训练。项目代码简洁,依赖少,注重数据质量。它提供数据处理工具,支持自定义训练,并进行了多项性能优化。项目展示了 256 分辨率随机样本和 CLIP 插值等生成示例。
awesome-stable-diffusion - 针对Stable Diffusion人工智能模型全面的资源与软件指南
AI模型GUI界面GithubStable Diffusion人工智能绘图开源项目资源库
awesome-stable-diffusion是一个针对Stable Diffusion人工智能模型的综合性资源和软件集合,提供一系列从GUI到CLI界面的安装指南,并支持NVIDIA GPU、Apple Silicon和AMD GPU等多平台。项目不仅提供必要的模型权重文件,还详述如何运行模型,同时提供多种经过更新和维护的分支版本,满足用户对功能和性能的不同需求。
cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法
CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑
该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子,并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像,利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南,包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容,通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。
stable-diffusion-2-gui - Stable Diffusion v2.1的Gradio应用,支持多种图像生成和处理功能
DiffusersGithubGradioHugging FaceStability AIStable Diffusion开源项目
该页面介绍了一个适用于Stable Diffusion v2.1的Gradio应用,支持文本到图像、图像到图像、图像修复、图像放大和深度到图像等多种功能。此项目由Stability AI和Hugging Face提供支持,可在Colab平台上运行。
Stability AI - 多模态生成式AI技术的开源先锋
AI工具Stable Diffusion图像生成开源模型生成式AI视频生成
Stability AI专注于开发多模态生成式AI技术,提供开源模型如Stable Diffusion 3(图像生成)、Stable Video Diffusion(视频生成)、Stable Audio 2.0(音频生成)和StableLM(语言处理)。公司致力于通过开放模型和灵活许可,为全球用户提供先进AI解决方案,支持商业和非商业应用,以激发人类创造潜能。
diffusiondb - 大规模文本生成图像数据集,促进多领域研究
DiffusionDBGithubStable Diffusion开源项目数据集文本生成图像生成模型
DiffusionDB 是一个大规模文本生成图像数据集,包含1400万张由Stable Diffusion生成的图像,以真实用户的提示和超参数为基础。该数据集为研究生成模型与提示词的关系、检测深度伪造和设计人机交互工具提供了丰富资源,分为 DiffusionDB 2M 和 DiffusionDB Large 两个子集,满足不同需求。模块化的数据集结构使得用户可以高效加载所需部分。
BentoDiffusion - 如何使用BentoML部署和运行Stable Diffusion模型的教程
BentoMLGithubSDXL TurboStable Diffusion图像生成开源项目模型部署
本项目示例展示如何使用BentoML部署和运行Stable Diffusion模型,适用于图像生成和操作系统应用开发。需具备Python 3.9+和BentoML基础知识,并可利用Nvidia GPU进行本地测试。内容涵盖依赖安装、服务运行和BentoCloud部署,提供多个模型选择如ControlNet、Latent Consistency Model和Stable Diffusion 2等。
HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。
Stable Diffusion Online - 在线文本转图像生成器 Stable Diffusion免费工具
AI工具AI绘图Stable Diffusion图像生成在线工具文本转图像
Stable Diffusion Online提供免费的文本转图像服务,基于Stable Diffusion模型快速生成高质量AI图片。网站保护用户隐私,不收集个人信息,支持自由创作。提供900万+提示数据库,助力优化创作灵感。适合各类用户将文字描述转化为视觉作品,无需编程知识即可轻松使用这款AI生成图片工具。
Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术,通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势,实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差,以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束,Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
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