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结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成

Github开源项目条件输入M-LSDHuggingfaceStable Diffusion扩散模型ControlNet模型

该项目介绍了ControlNet神经网络结构，通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型，适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习，且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点，涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测，丰富了大规模扩散模型的控制方式，有助于推进相关应用的发展，最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型，实现高质量图像创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型，通过595k步fine-tuning优化，能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域，但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途，不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
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。
stable-diffusion-xl-refiner-1.0 - 先进的AI图像生成和优化模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
Stable Diffusion XL Refiner 1.0是一款基于潜在扩散模型的AI图像生成和优化系统。它采用集成专家管道技术，能够生成高质量图像并进行精细优化。该模型支持文本到图像生成和图像到图像编辑，在图像质量和用户体验方面显著优于前代版本。主要适用于艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域。该模型使用两个固定的预训练文本编码器，可以根据文本提示生成和修改图像。它在图像质量和多样性方面表现出色，但仍存在一些局限性。该项目仅供研究使用，不适合生成事实性或真实的人物和事件内容。
swift-diffusion - Swift重新实现的Stable Diffusion模型
AI绘图GithubStable DiffusionSwift Diffusion开源项目深度学习移动设备优化
Swift重新实现的单文件Stable Diffusion模型，包含CLIP文本处理、UNet扩散和解码器等核心组件。项目致力于在移动设备上运行Stable Diffusion，通过内存优化和性能提升，实现与原始Python版本相当的效果。目前已完成主要模型移植，为移动AI应用开发提供新的可能。
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。
Collaborative-Diffusion - 多模态控制的面部生成与编辑，协作扩散模型
CVPR 2023Collaborative DiffusionGithubMMLab@NTU多模态脸部生成开源项目脸部编辑
Collaborative Diffusion项目展示了如何通过多模态控制生成和编辑面部图像，保证生成结果与输入条件一致。该项目使用动态扩散器在每一步选择性处理不同模态，确保身份信息的准确性。最新更新包括对FreeU的支持、单模态面部生成推理脚本，以及适用于不同分辨率的模型训练和推理代码，满足多样化应用需求。
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。
HumanSD - 基于骨骼引导的人体图像生成模型
GithubHumanSDStable Diffusion人物图像生成开源项目扩散模型骨架引导
HumanSD是一个基于骨骼引导的扩散模型，用于生成可控的人体图像。该模型通过热图引导去噪损失对稳定扩散模型进行微调，增强了骨骼条件的控制能力，同时减轻了灾难性遗忘。HumanSD在三个大规模人体数据集上训练，其中两个是新建立的。相比现有方法，HumanSD在复杂姿势、绘画风格、多人场景和细节方面表现更佳。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法，包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术，支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能，为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
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