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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。

stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术
Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型,可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调,兼容Diffusers库及多种用户界面,强调安全性并配备NSFW检查器,适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计,具有高效的生成性能。
edsr-base - 轻量级单图像超分辨率深度残差网络
DIV2KEDSRGithubHuggingface图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
EDSR-base是一种轻量级单图像超分辨率深度学习模型,基于增强型深度残差网络架构。该模型在DIV2K数据集上预训练,支持2倍、3倍和4倍图像放大。与原始EDSR相比,EDSR-base采用16个残差块和64个通道,模型大小约5MB。在多个基准数据集上,其PSNR和SSIM指标均优于双三次插值。研究者可通过super-image库使用该模型进行图像放大实验。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
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-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
CoCa-pytorch - CoCa模型的PyTorch开源实现
CoCaGithubPytorch实现transformer架构图像文本模型对比学习开源项目
CoCa-pytorch项目提供了CoCa(Contrastive Captioners)模型的PyTorch实现。该项目将对比学习融入传统的编码器/解码器transformer,优化了图像到文本的转换。项目采用PaLM的transformer架构,包含单模态、多模态transformers和交叉注意力模块。这一实现为研究和开发图像-文本基础模型提供了有力工具。
MeinaPastel_v1 - 文本到图像生成的稳定扩散模型解析
APIGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目文本到图像模型模型信息
MeinaPastel_v1项目利用稳定扩散和文本到图像生成技术,展示AI模型在图像生成上的应用潜力。用户可以通过Hugginface API或civitai网站查看生成的样例图像,了解其技术能力。该项目为机器学习和图像处理技术爱好者提供了新的研究机会和实用见解。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库,从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证,项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示,用户可以生成多种符合视觉需求的图像,适用于多个创意领域。
epiCDream - 先进文本转图像模型生成逼真风景和肖像
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目模型科幻场景艺术创作风景画
epiCDream Lullaby是一个基于stable-diffusion技术的文本到图像模型,能生成逼真的风景和肖像图像。该模型可创造蒸汽朋克太空船、人物肖像、宇宙场景和微型森林景观等多样化图像。作为一个灵活的图像生成工具,epiCDream Lullaby适用于创意项目和视觉设计。
pix2pix - 利用条件对抗网络的图像到图像翻译实现
Conditional Adversarial NetworksCycleGANGithubImage-to-Image TranslationPyTorchpix2pix开源项目
使用条件对抗网络实现图像到图像翻译,支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果,并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型,并附有详细的安装、训练和测试指南。
HunyuanDiT-v1.2-Diffusers - 基于多分辨率扩散技术的中文图像生成模型
GithubHuggingfaceHunyuanDiT中文理解人工智能图像生成多分辨率开源项目模型
HunyuanDiT-v1.2-Diffusers是一个开源的文本到图像生成模型,基于多分辨率Diffusion Transformer架构实现中英文文本理解。模型在文本-图像一致性、AI伪影控制、主体清晰度和美学评分等维度进行了测试评估,支持长文本输入和中国文化元素理解,可用于多样化的图像生成场景。
SkyPaint-AI-Diffusion - 支持中文和英文文本输入的现代艺术图像生成工具
GithubSkyCLIPSkyPaint图像编码器开源项目扩散模型文本生成图像
SkyPaint由奇点智源开发,支持中文和英文文本输入,生成现代艺术风格的高质量图像。基于OpenAI-CLIP优化,支持多种提示词输入。用户可以在线体验SkyPaint,模型兼容stable_diffusion_1.x及相关微调版本。SkyCLIP通过多语种BERT进行训练,显著降低算力需求,提升模型性能。项目持续优化,旨在为开源社区提供便捷的复现和微调解决方案,适用于多语言图文检索和生成任务。
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