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stable-diffusion-1.5

开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成

Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练,能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口,内置内容审核机制,主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入,使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。

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。
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。
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。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术,以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩,从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇,体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
stable-diffusion-3.5-large-turbo - 高效创新的4步快速文生图AI模型
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5图像生成开源项目模型深度学习生成式AI
Stable Diffusion 3.5大型快速版是一款基于多模态扩散变换器架构的高效文生图模型。它采用对抗性扩散蒸馏技术和三个预训练文本编码器,仅需4步即可完成推理。该模型在图像质量、文本理解、字体渲染和资源效率方面均有显著提升,适用于艺术创作、教育工具和生成模型研究等领域。模型遵循严格的安全准则和使用政策,为用户提供可靠的AI图像生成解决方案。
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-video-diffusion-img2vid-xt - 图像到视频转换模型Stable Video Diffusion实现动画生成
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是Stability AI开发的扩散模型,可将静态图像转换为短视频。该模型生成25帧、576x1024分辨率的视频片段,视频质量优于同类产品。适用于艺术创作、教育工具等场景,支持商业和非商业用途。模型存在视频较短、不支持文本控制等局限性。开发者可通过GitHub上的开源代码使用该模型。
stable-diffusion-2-1-unclip - 基于文本和图像嵌入的Stable Diffusion 2.1增强版
GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型模型卡训练数据限制与偏见
Stable Diffusion 2.1的增强版可接受CLIP图像嵌入并生成图像变体,通过噪声水平调节控制。适用于艺术创作、设计和研究用途,探索生成模型的偏见和局限。开发者为Robin Rombach和Patrick Esser,使用CreativeML Open RAIL++-M开放许可,但需注意生成的内容可能存在偏见或不当风险。
lutDiffusion_v09Beta - LUT与Stable Diffusion结合的图像生成技术
GithubHuggingfaceLUT-Diffusion开源项目技术热点文字转图像模型稳定扩散
此开源项目融合Stable Diffusion与色彩查找表(LUT)技术,作为一款文本到图像生成工具。通过Huggingface的API,用户能够进行色彩转换,生成复古风格的高质量影像。该工具在图像生成中展现出良好的应用潜力,适用于艺术创作与商业设计。
stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 - 从图像生成视频的扩散模型的稳定性
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion开源项目模型研究用途规定条件视频生成非商业用途
Stable Video Diffusion 1.1 是一款专为研究用途而设计的图像到视频生成模型,通过优化固定条件和运动配置,实现了更一致的视频输出。该模型可以从单张图像生成25帧、分辨率为1024x576的视频片段,但不适用于精确表现真实人物或事件,且不能通过文本进行控制。在探讨生成模型的局限性和偏见时,该模型表现出色。欲了解更多信息,请访问 Stability AI 的 GitHub 仓库。
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