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stable-diffusion-2-base

先进的AI文本到图像生成模型

Stable Diffusion v2-base是一种基于潜在扩散技术的AI图像生成模型。它可根据文本提示生成高质量图像,适用于多种创意场景。该模型在经过筛选的LAION-5B数据集上训练,具备出色的图像生成能力。然而,它也存在一些局限性,如无法生成可读文本。此模型仅供研究使用,不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v2-base代表了AI图像生成领域的重要进展。

CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成
AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节
CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成,这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。
tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感
该项目利用zyxt99565的模型,通过diffusers库进行文本到图像的转换,支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic,专注于生成高质量逼真图像。
mklan-aio-nsfw-aio-nextgen-xlv2-sdxl - Stable Diffusion XL图像模型实现真实与动漫风格融合
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫开源项目文生图模型真实感
基于Stable Diffusion XL开发的图像生成模型,整合了真实感和动漫风格的表现特点。模型通过diffusers框架实现文本到图像的转换,可用于生成写实照片、动漫角色、游戏场景和动物图像等多种类型的内容
diffusiondb - 大规模文本生成图像数据集,促进多领域研究
DiffusionDBGithubStable Diffusion开源项目数据集文本生成图像生成模型
DiffusionDB 是一个大规模文本生成图像数据集,包含1400万张由Stable Diffusion生成的图像,以真实用户的提示和超参数为基础。该数据集为研究生成模型与提示词的关系、检测深度伪造和设计人机交互工具提供了丰富资源,分为 DiffusionDB 2M 和 DiffusionDB Large 两个子集,满足不同需求。模块化的数据集结构使得用户可以高效加载所需部分。
photoMovieXFinal - 基于Stable Diffusion的写实人像与科幻场景生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion写实肖像开源项目文生图模型科幻场景
PhotoMovieXFinal是一个基于Stable Diffusion的AI图像生成模型,专注于写实人像和科幻场景创作。模型支持从文本到图像的转换,可生成包含3D渲染、电影感和手绘效果的高清图像。其输出风格涵盖从古典人像到未来科幻等多个领域,适用于艺术创作和概念设计。
MagicPrompt-Stable-Diffusion - GPT-2模型自动生成Stable Diffusion创意提示文本
GithubHuggingfaceMagicPromptStable Diffusion人工智能图像生成开源项目提示词模型
MagicPrompt-Stable-Diffusion是一个专为Stable Diffusion设计的GPT-2模型,可自动生成创意提示文本。该模型经过15万步训练,使用了8万条Lexica.art数据。作为MagicPrompt系列的一部分,它还提供在线演示。该开源项目采用MIT许可证,使用时需注明原作者Gustavosta。
dreamshaper-8 - 基于Stable Diffusion的多风格AI图像生成模型
AI艺术创作DiffusersDreamshaperGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像模型
Dreamshaper 8是一个基于Stable Diffusion v1.5的AI图像生成模型。它能够创作多种风格的图像,包括写实和动漫风格。该模型改进了Lora支持和多种风格的生成能力,在照片级真实感和NSFW内容生成方面有所提升。开发者可以通过Python代码轻松集成和使用这个模型。
x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编
GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署
该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术,旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试,用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具,用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行,提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。
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。
stable-diffusion-colab - Stable Diffusion Hyper-SDXL模型在Colab上的简易部署与使用
AI绘图ColabGithubStable Diffusion开源项目文本生成图像深度学习
该项目为Stable Diffusion Hyper-SDXL模型提供了Colab部署方案。用户可通过简单的文本提示生成高分辨率创意图像,如火星上骑马的宇航员或埃菲尔铁塔前用餐的皮卡丘。项目采用先进的潜在扩散模型技术,并集成了LCM-LoRA加速模块,有效提升了图像生成效率。
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