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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。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术,通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势,实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差,以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束,Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
ai-notes - 文本生成与图像理解的最新动态
AI工程GPT-4GithubStable Diffusion开源项目生成模型语言模型
「ai-notes」项目深度剖析生成模型和大规模语言模型,涵盖文本处理到图像生成等AI技术。本项目更新多种Markdown文件,内容包括模型评估、应用案例和技术细节。特别关注Stable Diffusion与GPT-4的最新进展,为工程师、研究者和技术爱好者提供宝贵资源。
StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率
GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练
StableSR项目采用扩散模型,提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本,已被IJCV期刊接受,并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。
swift-coreml-diffusers - Swift应用中集成Core ML实现Stable Diffusion模型
Core MLGithubStable DiffusionSwiftiOSmacOS开源项目
swift-coreml-diffusers项目展示如何在Swift应用中集成Apple的Core ML Stable Diffusion实现。该应用支持macOS和iOS设备,采用DPM-Solver++调度器提高性能。首次启动时自动下载量化Core ML模型,可利用CPU、GPU和Neural Engine加速。项目适合快速迭代开发,也可作为在Apple设备上实现AI图像生成的示例代码。
modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架
GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计
Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架,为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数,并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景,适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。
Stable Video Diffusion Online - AI驱动的图像到视频转换在线平台
AI工具AI视频生成Stable Video Diffusion图像到视频转换生成式视频视频创作工具
Stable Video Diffusion Online提供基于Stable Diffusion模型的AI图像到视频转换服务。该工具支持3-30fps的灵活视频生成,适用于广告、社交媒体内容和表情包制作等多种场景。平台提供多种订阅计划,满足不同用户需求,简化了高质量视频内容的创作过程。利用先进的AI技术,用户可以轻松将静态图像转换为高分辨率视频,为创意制作提供便捷的解决方案。
blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术
Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑
Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作,显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略,它解决了图像重建精度问题,并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比,Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快,还实现了更高的编辑精度,同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。
photo-background-generation - 基于文本引导的扩散模型实现对象背景一致性
GithubHuggingfaceSalient Object-Aware Background Generation开源项目文本指导扩散模型模型物体膨胀电子商务广告背景生成
该开源项目通过文本引导的扩散模型,解决显著对象背景生成中的'对象扩展'问题,保持对象身份和背景的一致性。适合商业广告等需要清晰度的场景。项目已被CVPR 2024采用,提供创新的背景生成方法。
RPG-DiffusionMaster - 多模态大语言模型驱动的高质量文图生成框架
GithubRPG区域扩散多模态大语言模型开源项目扩散模型文本到图像生成
RPG-DiffusionMaster是一款创新的文本到图像生成框架,结合多模态大语言模型的提示重述和区域规划能力,以及互补的区域扩散技术。该项目支持多种扩散模型架构,兼容GPT-4等专有模型和开源本地模型,实现先进的图像生成和编辑效果。框架具有高度灵活性和广泛适应性,能生成超高分辨率图像,是一个功能强大的AI创作工具。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
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