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基于SDXL的Canny控制网络模型生成高质量图像

这是一个基于SDXL的Canny控制网络模型,经过1000万张高质量图像训练。模型采用数据增强、多重损失函数和多分辨率等技术,生成高分辨率图像。在美学评分和感知相似度方面优于其他开源Canny模型,适用于绘画和设计工作。支持真实和动漫风格图像生成,提供使用指南和示例代码。

ControlNeXt - 高效可控生成框架 实现图像视频多样化控制
ControlNeXtGithub人工智能可控生成图像生成开源项目视频生成
ControlNeXt是一个创新的可控生成框架,支持图像和视频的多样化控制。该项目大幅减少可训练参数,提高收敛速度和效率。基于Stable Diffusion等先进模型,ControlNeXt实现了包括人体姿态控制在内的多种生成任务。此外,它还可与LoRA等技术结合,提供更灵活、稳定的生成体验。
SDXL Turbo Online - 快速高质量的AI文本转图像模型
AI工具AI绘图SDXL TurboStability AI图像生成文本生成图像
SDXL Turbo是一种基于对抗扩散蒸馏技术的先进文本到图像生成模型。作为SDXL 1.0的快速版本,它能在单次网络评估中生成高质量、逼真的图像。通过将生成步骤从50减少到1,SDXL Turbo实现了实时高质量图像合成。该模型广泛应用于内容创作、电子商务和设计等领域。尽管目前存在512x512像素分辨率限制等局限性,SDXL Turbo仍是文本到图像合成技术的重要进展。
CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架,专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力,实现物体空间位置和视角的灵活调整,同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化,可同时控制视角、位置和文本,在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
Hotshot-XL - 基于SDXL的AI文本到GIF生成模型
Hotshot-XL是一款基于Stable Diffusion XL的AI文本到GIF生成模型。它能与微调的SDXL模型协同工作,支持个性化LORA和ControlNet控制。该模型适用于多种宽高比,默认生成1秒8帧的GIF。Hotshot-XL提供在线试用和本地部署选项,为用户提供灵活的使用体验。
SDXL Turbo - 革新性实时文本转图像AI技术
AI工具AI绘图SDXL Turbo文本生成图像深度学习计算机视觉
SDXL Turbo运用先进的对抗性稳定扩散蒸馏技术,实现单步快速生成高质量图像。此模型适用于实时应用场景,在艺术创作、教育研究等领域展现广泛前景。用户可通过在线平台免费体验SDXL Turbo,亲身感受AI即时图像生成的强大功能。
MeshXL - 通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型
3D网格生成GithubMeshXL大型语言模型开源项目生成预训练神经坐标场
MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具,采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型,支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程,帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络(GAN)如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练,支持多种深度学习框架,如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore,未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南,并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员,项目中展示了技术实现的详细结果,还提供了参考文献和讨论资源。
gen-cv - 综合AI图像生成处理与分析的开源加速器
Azure Machine LearningGithubOpenAIStable DiffusionVision AI图像处理开源项目
gen-cv是一个丰富的开源资源库,集合了多种图像生成、处理和分析的示例。该项目整合了Azure Machine Learning、Computer Vision、OpenAI和Stable Diffusion等先进技术,涵盖引导式图像生成、视频分析、头像创建和模型微调等领域。通过提供实用示例,gen-cv旨在帮助开发者探索和实现先进的计算机视觉解决方案,推动AI视觉技术的应用和创新。
UniControl - 优化多任务条件生成的统一扩散模型
GithubUniControl任务推理开源项目控制生成模型训练视觉生成
UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型,支持多种语言提示,通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet,实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明,UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳,是可控视觉生成领域的重要进展。
multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术,适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术,该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像(≥2K)。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演,并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改,自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
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