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高效快速的少步推理图像合成模型

Latent Consistency ModelsAI绘图图像生成扩散模型深度学习Github开源项目

Latent Consistency Models (LCM) 是一种创新的图像生成技术,通过将分类器自由引导蒸馏到模型输入中,实现高效的少步推理。LCM支持文本到图像和图像到图像的生成,在极短时间内生成高质量图像,同时提供多种易用的演示。该技术在保持图像质量的同时显著缩短推理时间,为实时图像生成提供了新的可能性。

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介绍相关项目
LCM_Dreamshaper_v7 - 基于潜在一致性模型的高效图像生成技术
AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceLatent Consistency Models图像生成开源项目模型深度学习
LCM_Dreamshaper_v7是一种基于潜在一致性模型的文本到图像生成技术。该模型通过将分类器无关引导蒸馏到输入中，实现了在极短时间内生成高质量图像。它仅需4步推理即可生成768x768分辨率的图像，显著提高了生成效率。用户可通过Hugging Face Spaces在线体验，或使用Diffusers库在本地运行。LCM_Dreamshaper_v7为快速、高质量的图像生成提供了新的解决方案。
Real-Time-Latent-Consistency-Model - 实时潜在一致性模型，支持多种图像转换管道
CUDAControlNetDiffusersGithubLatent Consistency ModelLoRA开源项目
此项目展示了使用Diffusers进行图像转换的实时潜在一致性模型（LCM），支持img2img、txt2img、ControlNet等多种管道。需要CUDA和Python 3.10等环境支持，提供详细的安装指南和使用示例。LCM + LoRAs可以在极少步骤内完成推理，加快处理速度。项目支持Docker部署，并提供不同平台的实时演示链接。
Phased-Consistency-Model - 高效文本条件图像生成的新方法
GithubPCM一致性模型图像生成开源项目文本条件深度学习
Phased Consistency Model (PCM)是一种新型图像生成技术,可在少量步骤内生成高质量的文本条件图像。该模型解决了先前一致性模型在文本条件生成中的局限,如灵活性不足、结果不一致以及低步骤效果差等。PCM采用分阶段处理ODE轨迹的方法,提高了训练效率并改善了生成效果。在不同步骤数设置下,PCM均展现出优异性能,为快速图像生成领域提供了新的解决方案。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。
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。
lcm-lora-sdv1-5 - Stable Diffusion v1-5的高效图像生成加速器
AI绘图GithubHuggingfaceLCM-LoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型
LCM-LoRA是Stable Diffusion v1-5的蒸馏一致性适配器，将推理步骤缩减至2-8步。支持文本生成图像、图像到图像转换和图像修复，并可与ControlNet集成。项目提供完整使用指南，包括安装方法、模型加载和代码示例，便于实现快速高质量的图像生成。适用于需要提高图像生成效率的应用场景。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
lcm-lora-sdxl - Stable Diffusion XL模型的低步数推理加速适配器
GithubHuggingfaceLCM-LoRASDXL图像生成开源项目模型深度学习生成式AI
lcm-lora-sdxl是为Stable Diffusion XL模型开发的加速适配器，可将推理步骤减少到2-8步。它支持文本生成图像、图像修复和ControlNet等功能，并能与其他LoRA模型结合。项目提供了使用指南和示例代码，适合需要快速AI图像生成的场景。
LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法
GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型
LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。
LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建
3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型
LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。
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