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stable-diffusion-2-depth

基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型

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。

HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
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。
Stable Diffusion 3 Medium Demo Online - 体验最新文本到图像AI技术的在线演示平台
AI工具AI绘图Stable Diffusion 3人工智能图像生成文本生成
本网站提供Stable Diffusion 3 Medium的在线演示,展示这款最新AI图像生成模型的卓越性能。基于深度学习技术,该模型拥有20亿参数,在生成照片级真实图像、处理复杂提示和清晰文本方面表现突出。用户可免费体验其优秀的手部和面部处理、精准的提示遵循以及无瑕疵和拼写错误的文本生成能力。网站还包含多个示例提示和演示图像,展示模型在各领域的广泛应用潜力。
stable-diffusion-webui - 全面增强的图像生成和编辑界面
AI生图热门
Stable Diffusion web UI是一个基于Gradio库实现的网络界面,提供了原始的txt2img和img2img模式,一键安装和启动脚本,以及多种图像编辑功能如外延画、内填画、色彩素描等。此外,它还支持多样的图像处理技术,如GFPGAN人脸修复、CodeFormer面部修复工具、各类神经网络放大技术,并允许用户在生成图像过程中修改生成参数,支持多种采样方法和算法优化,为用户提供强大的图像生成和编辑能力。
q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法
GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化
Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度,同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成,还可用于文本引导的图像生成,首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。
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。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型,依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量,同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置,还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型,适配快速高效图像生成需求。
DiffusionFromScratch - 实践教程:从零构建和训练稳定扩散模型
GithubStable DiffusionUNet图像生成开源项目教程机器学习
DiffusionFromScratch是一个开源项目,提供精简代码库用于重建稳定扩散模型。项目特点包括单Python脚本实现、支持MNIST和CelebA数据集训练,以及提供多个Colab笔记本。这些笔记本涵盖模型架构探索、UNet模型构建和基于文本生成MNIST图像等内容。项目还展示了演示输出和音乐视频生成示例,为学习稳定扩散模型提供了实用资源。
cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法
CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑
该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子,并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像,利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南,包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容,通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。
stallion-dreams-pony-realistic-v1-sdxl - 文字到图像的真实感小马生成模型
GithubHuggingfaceStable DiffusionStallion Dreams图像处理开源项目文本生成图像模型照片现实主义
项目利用Stable Diffusion技术,专为生成真实感小马图像而设计,提供文字到图像的转换功能。模型使用diffusers库,在生成写实图像方面表现优异,适合对逼真效果有需求的创作者和开发者。
StreamMultiDiffusion - 基于区域语义控制的实时交互式图像生成
GithubStable Diffusion 3StreamMultiDiffusion实时生成开源项目文本到图像语义控制
StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复,能够显著降低生成延迟,适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。
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