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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。

KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱,涵盖最新深度学习模型
BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目
KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码,支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂,并附有详细指南,即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新,确保用户体验最新技术进展。
stable-diffusion-xl-refiner-1.0 - 先进的AI图像生成和优化模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
Stable Diffusion XL Refiner 1.0是一款基于潜在扩散模型的AI图像生成和优化系统。它采用集成专家管道技术,能够生成高质量图像并进行精细优化。该模型支持文本到图像生成和图像到图像编辑,在图像质量和用户体验方面显著优于前代版本。主要适用于艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域。该模型使用两个固定的预训练文本编码器,可以根据文本提示生成和修改图像。它在图像质量和多样性方面表现出色,但仍存在一些局限性。该项目仅供研究使用,不适合生成事实性或真实的人物和事件内容。
ComfyUI-TiledDiffusion - ComfyUI大尺寸图像生成与放大扩展
ComfyUIGithubTiled DiffusionTiled VAEVRAM优化大图生成开源项目
ComfyUI-TiledDiffusion扩展采用分块扩散算法和VAE技术,实现大尺寸图像生成和放大。支持SDXL模型和ControlNet,可在有限显存下处理超大图像。提供灵活参数设置,如分块大小和重叠度,以优化图像处理效果。适用于需要高质量大图生成和放大的场景。
x-flux - Flux模型的LoRA和ControlNet微调脚本
AI绘图ControlNetDeepSpeedFluxGithubLoRA开源项目
该项目为Flux图像生成模型提供LoRA和ControlNet微调脚本。使用DeepSpeed实现高效训练,并提供预训练检查点。包含详细的训练和推理指南,以及低内存模式和加速配置示例。项目计划未来发布更多ControlNet权重模型和IP-Adapters。
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。
TCD-SDXL-LoRA - 创新扩散模型蒸馏技术助力高质量图像快速生成
GithubHuggingfaceLoRAStable DiffusionTCD开源项目快速采样文本生成图像模型
TCD是一款基于轨迹一致性蒸馏原理的开源项目,通过少步采样技术实现快速图像生成。该技术在保持高质量生成效果的同时,支持灵活调节采样步数和细节程度。作为SDXL的扩展模型,TCD可与社区模型、LoRA、ControlNet等技术无缝集成,并解决了传统对抗训练中的模式崩溃问题。
AI Drawing Generator - AI在线工具将简单涂鸦转换为精细图像
AI工具AI绘图ControlNetStable Diffusion图像生成条件控制
该在线AI图像生成工具采用ControlNet技术,能将简单涂鸦转换为精细图像。支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件。用户只需上传涂鸦并添加描述,即可生成高质量图像。工具主要用于教育和创意领域,有效帮助用户将创意概念可视化。
ArtLine - 自动生成精美肖像线条艺术的开源项目
AI绘图ArtLineControlNetGithub开源项目线描艺术自注意力机制
ArtLine项目旨在自动生成精美的肖像线条艺术。整合了ControlNet与ArtLine,该模型不仅能识别面部特征,还能根据指令调整图像风格。项目采用自注意力机制、渐进式缩放和感知损失技术,使其在不同姿态和背景下表现出色。项目持续改进,将解决背景和阴影识别问题,提供更好的用户体验。
sdxl-vae - 优化自动编码器提升图像生成细节
GithubHuggingfaceStable DiffusionVAE图像生成开源项目扩散模型模型自编码器
SDXL-VAE项目为SDXL模型提供了优化版变分自动编码器。通过增大批量大小和采用指数移动平均,新autoencoder在所有重建指标上超越原始模型。它易于集成到diffusers工作流中,提升生成图像的局部高频细节。在COCO 2017数据集评估中,SDXL-VAE在rFID、PSNR、SSIM等指标上均优于原始VAE,显著改善了图像重建质量。
TCD - 新型少步采样蒸馏技术用于高质量图像生成
GithubLoRATCD图像生成开源项目扩散模型生成AI
TCD是一种创新的蒸馏技术,可将预训练扩散模型的知识提炼为高效的少步采样器。该技术具有灵活的NFE、优异的生成质量、可调节的细节程度和广泛的适用性。TCD无需对抗训练即可实现高质量的少步生成,有效避免了模式崩溃问题。项目开源了推理代码和基于SDXL Base 1.0蒸馏的TCD-SDXL模型,可与多种现有模型和技术无缝集成。
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