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双解码器驱动的照片级图像上色预训练模型

DDColor的预训练模型通过双解码器为图像上色提供高质量的解决方案,确保照片级的真实感。页面提供了有关模型的详细信息,包括关键功能和优势,用户可查阅相关文献和GitHub代码库以获取更多技术细节。该技术在图像处理领域展示出显著潜力,是研究的重要资源。

Kolors-diffusers - 基于扩散模型的高质量文本到图像生成技术
AI绘画GithubHuggingfaceKolors大规模模型开源项目文生图模型自然语言处理
Kolors是一个基于潜在扩散技术的大规模文本到图像生成模型。该模型在视觉质量、复杂语义理解和中英文字符渲染方面表现优异,支持中英文输入并擅长处理中文内容。Kolors面向学术研究开源,同时为商业使用提供申请渠道,旨在促进文本到图像生成技术的开放发展。
ddpm-celebahq-256 - 高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型
DDPMGithubHuggingface图像合成图像降噪开源项目无条件图像生成模型深度学习
本项目使用去噪扩散概率模型,实现了高质量的图像合成,借鉴了不平衡热力学,创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配,并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分,在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm,ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型,并提供官方示例用于推理和训练。
Kolors - 高性能文本到图像生成模型
AI绘图GithubKolors多语言开源开源项目文生图模型
Kolors是一款基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。该模型经过数十亿文本-图像对的训练,在视觉质量、复杂语义理解和中英文字符渲染方面表现优异。Kolors支持中英文输入,能够出色地理解和生成中国特色内容。通过人工和机器评估,Kolors在多个维度上展现了业界领先的性能,适用于各种高质量图像生成任务。
Kolors-IP-Adapter-Plus - 增强图像细节保留与训练数据多样性
GithubHuggingfaceKolors-IP-Adapter-Plus中文提示图像特征提取开源项目模型视觉吸引力高质量训练数据
Kolors-IP-Adapter-Plus采用Openai-CLIP-336模型提升图像细节保留能力,同时通过大规模高质量的训练数据提升生成效果。其在超过200张测试图像中获得图像专家的高度评价,体现出优良的图像真实度和视觉吸引力,并在多项评估指标中表现优异,适用于需要高精确度和输出多样性的应用场景。
control_v1p_sd15_brightness - 提供灰度图像上色及色调重调功能
AI许可证GithubHuggingfaceStable Diffusion亮度控制图像上色开源项目模型灰度图像
该模型为Stable Diffusion提供亮度控制能力,采用ControlNet技术,能够实现灰度图像的上色及已生成图像的色调重调。
coloringbookgenerator - 利用文本到图像技术生成创意填色书
AI绘图Coloring Book GeneratorGithubHuggingfaceSafetensorsstable-diffusion开源项目模型模型下载
项目结合稳定扩散和LoRA技术,实现了文本到图像的生成,适用于创作儿童填色书。使用稳定扩散XL基础模型生成DIY填色书,并支持Safetensors格式权重,确保高效运行,适合多种文本到图像转换场景。
ddpm-ema-celebahq-256 - 无条件图像生成的高效去噪扩散模型
CIFAR10DDPMGithubHuggingfaceProgressiveGAN噪声调度器图像合成开源项目模型
项目通过去噪扩散概率模型实现高质量无条件图像生成,结合无平衡态热力学概念,在CIFAR10和256x256 LSUN数据集上取得了优异的Inception和FID评分。用户可以灵活选择噪声调度器以平衡生成质量与速度,该模型也支持渐进式无损压缩,作为自动回归解码的推广。详情请参照官方推理与训练示例。
kandinsky-2-2-decoder - 基于CLIP和扩散技术的开源图像生成模型
CLIPGithubHuggingfaceKandinsky 2.2图像生成开源项目扩散模型文本到图像模型
Kandinsky 2.2采用CLIP和潜在扩散技术架构,结合Dall-E 2与Latent Diffusion的技术优势。模型具备文本生成图像、图像转换及图像插值等功能,支持生成1024x1024分辨率图像。在COCO_30k数据集评测中,模型FID评分达8.21。该项目完全开源,为图像生成领域提供了新的技术方案。
Coloring-greyscale-images - 基于神经网络的黑白图像自动上色技术
GANGithubKerasNeural NetworksTensorflow图像上色开源项目
通过本教程,学习如何利用神经网络为黑白照片自动上色。从基础到高级的GAN版本,逐步增加网络复杂度和自动化训练流程。教程覆盖安装步骤、数据集推荐及使用指南,适合各级用户。
ColoringBookRedmond-V2 - 基于SD XL 1.0的高质量着色书图像生成LORA模型
AI绘图ColoringBookAFGithubHuggingfaceLORASD XL 1.0开源项目模型着色书
ColoringBookRedmond-V2是基于Stable Diffusion XL 1.0的LORA模型,专为生成高质量着色书图像而设计。经大规模数据集训练,该模型在着色书图像生成方面表现出色。使用'ColoringBookAF'和'Coloring Book'标签即可调用模型创作独特的着色书作品。由开发者artificialguybr创建,并获得Redmond.AI的GPU资源支持。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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