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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。

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。
Diffus - 高精度Stable Diffusion图像生成平台
AI工具AI绘图Stable Diffusion人工智能艺术图像生成深度学习
Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。
instruction-tuned-sd - 基于指令微调的Stable Diffusion图像编辑模型
GithubStable Diffusion低级图像处理卡通化图像处理开源项目指令微调
该项目探索了一种指令微调Stable Diffusion模型的方法,使其能够根据输入图像和特定指令进行图像编辑。结合FLAN和InstructPix2Pix的思想,项目通过构建指令数据集和训练,提升了模型执行图像转换任务的能力。研究涵盖卡通化和低级图像处理,并开源了相关代码、模型和数据集。
stable-diffusion-multi-user - 基于Stable Diffusion的多用户AI绘图服务器部署方案
API部署GPU服务器GithubStable Diffusion多用户开源项目负载均衡
这是一个基于Stable Diffusion的多用户AI绘图服务器项目,提供自动扩展、负载均衡和WebUI扩展API支持。项目包含Django API、Runpod Serverless和Replicate三种部署方案,支持多用户队列、模型切换、civitai模型和Lora等功能。开发者可以基于此项目构建自定义UI、社区功能和账户系统。
Stable Video Diffusion - 革新性AI图像到视频生成技术
AI工具AI视频生成Stable Video Diffusion人工智能图像转视频视频创作
Stable Video Diffusion是一种先进的AI视频生成技术,能将静态图像或文本转换为高质量视频。通过图像预训练、视频预训练和高质量视频微调,实现多视角3D生成和文本到视频转换。该技术广泛应用于广告、电影预告片和教育视频等领域,为内容创作开辟新途径。用户可轻松上传图像,选择风格并生成AI视频,无需专业经验。
Awesome-Chinese-Stable-Diffusion - 综合中文Stable Diffusion资源集锦 模型应用数据集教程
AI绘画GithubStable Diffusion中文模型开源开源项目文生图
这个项目汇集了丰富的中文Stable Diffusion资源,涵盖开源模型、应用、数据集和教程。收录了10多个开源中文文生图模型,包括SkyPaint、Pai-Diffusion、Taiyi等重要模型,以及阿里云、达摩院等机构的相关成果。覆盖通用领域和特定场景如古诗配图、二次元动漫等。旨在为中文社区提供全面的SD资源,推动AI艺术创作与研究的发展。项目内容不断更新,欢迎社区参与贡献。
med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型
DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习
med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架,采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法,支持自定义数据集训练,并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。
sd-scripts - Stable Diffusion模型训练与生成的综合脚本工具库
GithubLoRAStable Diffusion图像生成开源项目机器学习模型训练
sd-scripts是一个专为Stable Diffusion模型开发的脚本库,集成了多种训练方法如DreamBooth、微调、LoRA和Textual Inversion。此外,它还提供了图像生成和模型转换功能。该项目包含训练脚本、数据准备工具和配置选项,有助于优化AI艺术创作流程。
LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术 突破图像处理新境界
AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散
LayerDiffuse是一个开源图像处理项目,专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台,未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码,为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具,LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。
FastDiff - 高效生成高保真语音的快速条件扩散模型
FastDiffGithubPyTorch开源项目条件扩散模型语音合成高保真语音合成
FastDiff项目实现了一种高效生成高保真语音的条件扩散模型。该项目在GitHub上提供了开源实现和预训练模型,支持包括LJSpeech、LibriTTS和VCTK在内的多种数据集。适用于语音合成和神经语音编解码等任务,并支持多GPU并行训练。项目还提供了详细的推理和训练指南,以及预处理工具和训练配置示例。FastDiff代码参考了NATSpeech和Tacotron2等项目,广泛适用于研究和实际应用。
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