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controlnet-tile-sdxl-1.0

ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索

该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines,支持多种比率和倍数的放大,简化了操作过程,并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例,可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像,提高细节再现能力。

RealVisXL_V5.0 - 面向真实摄影效果的AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXLParagonXL图像生成开源项目模型
RealVisXL_V5.0是一个致力于写实图像生成的AI模型,支持SFW和NSFW内容创作。模型采用DPM++ SDE Karras和DPM++ 2M Karras采样方法,集成了高分辨率修复功能,可进行1.1-1.5倍图像放大。通过优化的负面提示词和参数配置,能够生成具有真实感的图像作品。
RealVisXL_V4.0 - 专注真实感的开源AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceRealVisXL图像生成开源项目模型模型训练照片写实
RealVisXL_V4.0是一个开源的AI图像生成模型,致力于创造高度逼真的视觉效果。目前仍处于训练阶段,但已能生成多种类型的图像,包括常规和成人内容。模型支持参数调整,如采样步骤和上采样方法,以优化输出结果。尽管存在潜在的瑕疵,RealVisXL_V4.0仍为创作者提供了一个强大的工具,可用于探索多样化的视觉创作。
sdxl-turbo - 单步高质量文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceSDXL-Turbo人工智能图像合成实时生成开源项目文生图模型
SDXL-Turbo是一种基于SDXL 1.0的高效文本到图像生成模型。通过对抗性扩散蒸馏技术,该模型能在单次网络评估中生成高质量图像,支持1-4步采样。SDXL-Turbo在图像质量和提示遵循方面表现优异,适用于实时应用场景。该模型可用于非商业研究及商业用途,为快速图像生成领域带来新的可能性。
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。
DucHaiten-AIart-SDXL_v3 - SDXL模型驱动的AI艺术生成工具
DiffusersGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响
DucHaiten-AIart-SDXL_v3是基于Diffusers库开发的AI艺术生成工具。该项目采用SDXL模型,提供图像生成功能。由于项目信息有限,具体特性和应用场景尚待进一步了解。该工具可能为AI艺术创作提供新的技术支持,但其实际效果和影响还需要更多实践验证。
blur-kernel-space-exploring - 基于编码模糊核空间的图像去模糊新方法
Github图像去模糊开源项目数据增强模糊内核空间深度学习计算机视觉
这个项目开发了一种新颖的图像去模糊技术,通过编码模糊核空间来处理各种模糊类型。该方法采用交替优化算法,可以处理未知的模糊情况,并且易于集成到深度学习模型中。这一技术不仅适用于图像去模糊,还可用于数据增强和模糊生成等相关任务。
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。
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。
sd-webui-stablesr - 提高图像超分辨率,适用于各种类型的图片处理
Automatic1111 WebUIGithubJianyi WangStable DiffusionStableSR开源项目超分辨率
此页面介绍了StableSR项目及其主要功能和用途。StableSR显著提升了图像细节和色彩准确度,并降低显存需求,适用于综合性图像处理。提供了SD2.1 768和512版本以支持高分辨率处理。此外,项目通过负提示词进一步优化图像质量,适合摄影、动漫及AIGC图像的超分辨率处理,且提供详细的安装和使用指南。
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