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control_v11f1e_sd15_tile

基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型

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。

tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感
该项目利用zyxt99565的模型,通过diffusers库进行文本到图像的转换,支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic,专注于生成高质量逼真图像。
sd-x2-latent-upscaler - Stable Diffusion专用潜在空间图像放大器
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像上采样开源项目模型模型训练潜在空间
sd-x2-latent-upscaler是为Stable Diffusion设计的潜在空间图像放大模型,能在GPU上对生成的潜在图像进行2倍放大。它实现了快速的文本到高分辨率图像生成流程,与所有Stable Diffusion检查点兼容。该模型由Katherine Crowson和Stability AI合作开发,在LAION-2B数据集的高分辨率子集上训练,为图像生成研究和创作提供了有力工具。
image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率,支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络(RDN)和残差在残差密集网络(RRDN)来提升低分辨率图像的质量,并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理,兼容Python 3.6,开源并欢迎贡献。
Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复
GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复
研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型,通过多头注意力和前馈网络设计,实现了长距离像素交互,适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊(单图像和双像素数据)和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布,并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。
stable-diffusion-inpainting - 开源AI模型实现图像修复和高质量生成
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion修复绘画图像生成开源项目文本转图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一个开源的文本到图像生成和修复模型。它基于潜在扩散技术,可根据文本描述生成高质量图像,并能对现有图像进行智能修复。该模型在LAION-Aesthetics数据集上训练,支持512x512分辨率输出。适用于艺术创作、设计等领域,但不应用于生成有害内容。目前主要支持英文输入,其他语言效果可能有限。
PASD - 像素感知稳定扩散模型用于图像超分辨率和风格化
GithubStable Diffusion个性化风格化人工智能图像超分辨率开源项目计算机视觉
PASD是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目,专注于图像超分辨率和风格化处理。该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本,同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。PASD的核心优势在于其像素级的感知能力,可以在各种复杂的图像处理过程中保持细节的完整性。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型,依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量,同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置,还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型,适配快速高效图像生成需求。
MeinaPastel_v1 - 文本到图像生成的稳定扩散模型解析
APIGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目文本到图像模型模型信息
MeinaPastel_v1项目利用稳定扩散和文本到图像生成技术,展示AI模型在图像生成上的应用潜力。用户可以通过Hugginface API或civitai网站查看生成的样例图像,了解其技术能力。该项目为机器学习和图像处理技术爱好者提供了新的研究机会和实用见解。
epicrealism-xl-v8kiss-sdxl - Stable Diffusion XL基础的逼真图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图开源项目文字转图像机器学习模型逼真照片
epicrealism-xl-v8kiss-sdxl是基于Stable Diffusion XL的写实图像生成模型。此模型专注于创建逼真图像,适用于需要高质量摄影级别输出的场景。在保持原始Stable Diffusion XL功能的基础上,该模型优化了真实感和细节表现,能够生成更加逼真的图像。
SiT - 可扩展插值变换器 融合流模型和扩散模型的图像生成新方法
GithubSiT图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
SiT项目开发了可扩展插值变换器,这是一种基于扩散变换器的生成模型。通过灵活连接分布,SiT实现了对动态传输生成模型的模块化研究。在条件ImageNet 256x256基准测试中,SiT以相同的骨架和参数超越了DiT,并通过优化扩散系数获得了2.06的FID-50K分数。项目提供PyTorch实现、预训练模型和训练脚本,推动了图像生成技术的进步。
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