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HiDiffusion

无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法

HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。

blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术
Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑
Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作,显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略,它解决了图像重建精度问题,并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比,Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快,还实现了更高的编辑精度,同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。
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。
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。
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。
PAIR-Diffusion - 多模态对象级图像编辑的开源解决方案
GithubPAIR Diffusion图像编辑多模态对象级别开源项目扩散模型
PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能,可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发,兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现,并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型,采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成,提供预训练权重、推理和训练代码,以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径,可应用于艺术设计等多个领域。
DiG - 基于门控线性注意力的高效可扩展扩散模型
DiGDiffusion ModelsGated Linear AttentionGithub图像生成开源项目深度学习
DiG项目提出了一种基于门控线性注意力的扩散模型,用于解决现有模型在可扩展性和计算效率方面的挑战。该模型在高分辨率下展现出显著的训练速度提升和内存节省,性能优于DiT。DiG在不同计算复杂度下表现出色,随着模型深度/宽度增加或输入令牌增强,FID值持续下降。与其他次二次时间复杂度的扩散模型相比,DiG在多种分辨率下都展现出卓越的效率。
stable-diffusion-3-tiny-random - 精简版Stable Diffusion 3模型助力AI开发调试与实验
DiffusersGithubHuggingfacestable-diffusion-3图像生成开源项目模型模型调试深度学习
stable-diffusion-3-tiny-random是基于Stable Diffusion 3的精简版模型,专为AI开发调试和快速实验设计。该项目采用小型模型结构和随机初始化参数,保留原始模型核心功能。它为开发者提供轻量级环境,便于进行测试、优化和创新,无需大量计算资源。这一工具适合深度学习研究人员和AI艺术家快速验证概念和调试算法。
stable-diffusion-3-medium-diffusers - 先进的文本生成图像技术
AI绘图GithubHuggingfaceMMDiTStable Diffusion 3开源项目文本生成图像模型非商业用途
Stable Diffusion 3 Medium 是 Stability AI 开发的文本生成图像模型,采用多模态扩散变换器技术。该模型在图像质量、文字渲染和复杂提示理解方面表现出色,同时提高了资源使用效率。它使用三个预训练文本编码器,能够根据文本描述生成高质量图像。该模型开放非商业研究用途,并提供商业授权选项。
stable-diffusion-3.5-large - 多模态扩散变换器模型实现高质量图像生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5人工智能模型多模态扩散变换器开源项目文本生成图像模型深度学习
Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI开发的新型文本到图像生成模型。采用多模态扩散变换器架构,改进了图像质量、排版和复杂提示理解能力。模型支持研究及部分商业用途,可通过ComfyUI、Hugging Face等多种方式使用。结合多个预训练文本编码器和QK归一化技术,在提示遵循度和图像美学质量方面表现优异。
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