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动漫风格线稿的控制性扩散模型

该项目通过ControlNet为扩散模型添加条件输入,专注于动漫风格线条艺术。ControlNet适应性强,能在小数据集上稳健学习特定任务条件。结合Stable Diffusion v1-5,可以提升模型处理边缘图、分割图和关键点的能力,有助于扩展大规模扩散模型的应用。

asyncs-mix-pony-pony-v1-sdxl - 基于Stable Diffusion XL的动漫小马风格AI图像生成模型
AI模型GithubHuggingfaceStable Diffusion动画小马开源项目文字转图像模型
asyncs-mix-pony-pony-v1-sdxl是基于Stable Diffusion XL的图像生成模型,专注于创作融合动漫和小马元素的图像。该模型遵循FAIPL-1.0-SD许可协议,可用于生成结合两种风格的插图和艺术作品。模型为创作者提供了新的创作可能性,适用于需要独特风格图像的项目。该模型适用于动漫爱好者、插画师以及需要特殊风格图像的设计项目。它可以用于创作独特的插画、概念艺术或个性化的视觉内容。
automatic - 稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现
GithubSD.NextStable Diffusion多平台开源项目扩展功能模型支持
该项目提供了多种后端和用户界面、高级扩展功能,支持多种扩散模型并具有跨平台兼容性。包括文本、图像和视频处理的内置控制,优化处理性能,支持最新的torch技术。具有企业级日志记录和现代化UI,兼容Windows、Linux、MacOS等系统,支持nVidia、AMD和IntelArc等硬件平台。自动更新与依赖管理功能简化了安装和更新过程,确保在多种使用场景下性能最佳。
Anime2Sketch - 动漫、插画和漫画图像的草图提取工具
Anime2SketchGithub图像处理开源项目深度学习草图提取
Anime2Sketch是一款适用于插画、动漫艺术和漫画图像的草图提取工具。基于《Adversarial Open Domain Adaption for Sketch-to-Photo Synthesis》论文,提供测试代码和预训练权重。支持Linux、macOS和Docker环境,推荐使用Anaconda的Python 3版本,兼容CPU和NVIDIA GPU。提供详细的安装、下载和测试指南,以及Docker运行指令。
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。
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。
how2draw - 结合稳定扩散与LoRA,简化图像创作过程
AI绘图GithubHow2DrawHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型艺术生成
How2Draw项目结合了稳定扩散、LoRA和模板技术,提供简化的图像创作体验。通过使用触发词How2Draw,用户可以从简单线条生成完整图像。作为Glif Loradex Trainer项目的一部分,该项目探索不同的训练技术并发布开源LoRA,旨在丰富艺术创作。在Glif平台,用户可以体验项目的早期版本,并符合BFL Flux Dev许可证免费访问Flux Dev训练。
DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具
DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型
DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑,允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑,集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术,提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。
AnimateLCM - 基于解耦一致性学习的快速个性化动画生成模型
AI动画生成AnimateLCMGithub一致性学习开源项目快速视频生成扩散模型
AnimateLCM项目通过解耦一致性学习技术,实现了个性化扩散模型和适配器的快速动画生成。该模型仅需4步推理即可生成高质量动画,显著提高了训练效率。项目支持文本、控制信号和图像到视频的多种生成方式,并提供多个预训练模型。AnimateLCM在保证输出质量的同时大幅提升了动画生成速度,为个性化视频创作提供了新的技术方案。
talking-head-anime-demo - 从单张图片生成的动漫角色头部动画
GithubTalking Head Anime人工智能动画头部动画开源项目神经网络
该项目包含两个应用程序:手动操控器和动画师。手动操控器通过调整滑块为动漫角色摆姿势;动画师利用网络摄像头捕捉人类头部运动,并同步到动漫角色。项目需要高性能Nvidia GPU和特定的依赖项,支持在Google Colab上运行。用户也可以使用Anaconda重建Python环境,并下载所需模型和数据进行演示。
ACG2vec - 基于动漫和漫画的高级深度学习项目
ACG2vecGithub图片搜索开源项目插画评分文本搜索深度学习
本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究,包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等,适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub,并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型,用户可以在线体验这些前沿技术,提升二次元内容处理的效率。
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