#Diffusers

🤗 Diffusers 是一个生成图像、音频和3D结构的预训练扩散模型库，提供易用的推理管道和可定制的模型组件。它支持多种调度器和预训练模型，适用于多种任务和应用场景，并兼容 PyTorch 和 Flax 框架。用户可以简单生成内容或训练自定义扩散模型。

参数高效微调（PEFT）通过只调整少量额外参数来适配大规模预训练模型，大幅降低计算和存储成本，同时性能接近完全微调模型。PEFT与Transformers、Diffusers和Accelerate集成，支持多种下游任务的训练和推理。了解更多方法和优势，请访问官方文档和教程。

stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。

该页面介绍了一个适用于Stable Diffusion v2.1的Gradio应用，支持文本到图像、图像到图像、图像修复、图像放大和深度到图像等多种功能。此项目由Stability AI和Hugging Face提供支持，可在Colab平台上运行。

此项目展示了使用Diffusers进行图像转换的实时潜在一致性模型（LCM），支持img2img、txt2img、ControlNet等多种管道。需要CUDA和Python 3.10等环境支持，提供详细的安装指南和使用示例。LCM + LoRAs可以在极少步骤内完成推理，加快处理速度。项目支持Docker部署，并提供不同平台的实时演示链接。

ComfyUI-Diffusers是一个ComfyUI的自定义节点扩展，集成了Hugging Face Diffusers模块和Stream Diffusion功能。此扩展支持实时图像生成，并可与VideoHelperSuite配合实现视频到视频的转换。通过提供多种工作流程和自定义节点，如DiffusersPipelineLoader和StreamDiffusionSampler，ComfyUI-Diffusers增强了ComfyUI的图像处理能力，为开发者提供了更多高级选项。

Diffusers_IPAdapter是基于Hugging Face Diffusers的IPAdapter模型实现。该项目支持多输入图像处理、权重调整和负面图像输入，提供了统一的IPAdapter类接口。其简洁的代码结构便于维护，使用户能轻松实现高质量图像生成和编辑。这一工具适合需要精细控制图像生成的研究人员和开发者使用。

controlnet-seg-room项目使用控制网络和细分图训练生成室内设计图像，用户可通过条件信息实现对房间对象的精细控制。项目结合来自BLIP和UperNet模型的元数据，以TPUv4和JAX框架优化，后转为PyTorch以配合Diffusers库，支持图像转换和修复，便于定制设计风格与房型，支持创意设计实现。

该项目利用最新的Diffusers 0.20.2和Torch 2库，实现高效的图像生成。借助Euler Ancestral Discrete Scheduler，提升图像转换的精度。提供参数调节和CUDA优化，提高运行效率，适合需要细致控制图像生成的创意设计应用。

AI-infinity-V1-fp16项目展示了稳定扩散技术在生成真实感图像中的应用。通过Huggingface API及原创作者的示例，该模型清晰呈现文本到图像的转换能力，特别是在生成自然手部细节方面有卓越表现。了解该项目的主要特性和优势，有助于提升图像处理的创造性。

该项目利用FLUX.1-dev模型创建Midjourney风格的AI图像。其特点在于能将文本转换为艺术性强、细节丰富的图像，适用于人物、动物、室内等多种场景。模型通过特定触发词启动，支持多样化主题的图像生成。模型权重以Safetensors格式提供，可从Files & versions页面下载使用。

Blazarot_blazaroshi是基于Stable Diffusion技术的AI图像生成模型。该模型能够将文本描述转换为视觉图像，支持多样化的创作需求。作为Civitai平台上的一个模型，Blazarot_blazaroshi致力于不断优化，推进AI图像生成技术的发展。Blazarot_blazaroshi模型目前已更新到版本389177，在Civitai平台上提供下载和使用。

epicrealism_pureevolutionv5-inpainting是一个为Stable Diffusion开发的图像修复模型。该模型能够修复和增强图像中的缺失或损坏部分，提供逼真和自然的处理效果。通过先进的机器学习技术，模型可以理解图像上下文，生成与周围环境协调的修复内容。适用于多种图像编辑和修复任务，包括去除物体、修复老照片和填充缺失区域。模型支持多种常见图像格式，处理速度快，在图像修复质量上优于同类产品。

josei-realistic-v11-sdxl是基于Stable Diffusion XL开发的AI模型，主要用于生成写实风格的图像。该模型适用于游戏资产制作和摄影场景渲染，支持通过diffusers库实现文本到图像的转换。模型由BoRnNo0b开发，采用FAIPL-1.0-SD许可证分发。

Sitad2是基于black-forest-labs/FLUX.1-dev开发的LoRA模型，通过Replicate平台训练而成。模型集成diffusers库，使用REALLISTICAIMODEL触发词进行图像生成，支持LoRA权重调整、合并和融合功能。

一个基于Stable Diffusion XL的文生图模型，专门用于生成动漫风格的小马图像。模型由Minthybasis开发，通过Diffusers库实现文本到图像的生成。采用FAIPL-1.0-SD开源协议发布，支持二次开发与部署。

AnyLoRA是一个基于stable-diffusion-v1-5的模型微调工具，集成Diffusers框架实现文本到图像的生成功能。项目集成了DEISMultistepScheduler调度器，支持艺术创作和个性化图像生成应用场景。

该模型是基于FLUX.1-dev训练的LoRA模型,使用1920年Raider Waite塔罗牌数据集进行训练。通过触发词可生成具有典型塔罗牌艺术特征的图像,支持多种场景创作。模型能够输出复古塔罗风格的AI图像,可应用于需要塔罗牌艺术风格的创意工作中。

just-best-mix-v10-sdxl是一个基于Stable Diffusion XL的文本到图像生成模型，主要用于生成动漫和小马风格的图像。该模型由JUST__开发，可用于创作插画和角色设计。适合动漫创作者和数字艺术工作者使用。

4th-tail-merges-050wai70-sdxl是一个基于SDXL技术的图像生成模型，专注于生成二次元风格的小马插画。该模型采用diffusers框架开发，由Minthybasis创作，能够将文本描述转换为具有二次元特色的小马图像。模型已开源并支持多种部署方式。

该模型基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0进行精细调优，结合Diffusers工具包，优化文本到图像生成流程，具备高效和多样化的图像生成能力，适用于多种艺术风格。

stable-diffusion-3-tiny-random是基于Stable Diffusion 3的精简版模型，专为AI开发调试和快速实验设计。该项目采用小型模型结构和随机初始化参数，保留原始模型核心功能。它为开发者提供轻量级环境，便于进行测试、优化和创新，无需大量计算资源。这一工具适合深度学习研究人员和AI艺术家快速验证概念和调试算法。

FLUX.1-dev-Controlnet-Canny项目实现了首个版本的训练，提供在多尺度下的图像生成能力。该项目依托ControlNet和Diffusers技术，以1024x1024像素规模进行训练，使用8x8的批量大小和30K次训练步数，确保模型生成稳定且高质量的图像。支持最新的Diffusers版本运行，适合生成具有未来感的都市图像演示，具有极大的应用潜力。

基于Stable Diffusion XL开发的图像生成模型，专门针对动漫和小马风格优化。模型基于diffusers库开发，支持文本到图像的转换，能够生成动漫和小马题材的插画作品。该项目采用FAIPL-1.0-SD开源协议发布

anime-kawai-diffusion是一个基于Diffusers库的AI模型，可在PyTorch框架下生成高质量的动漫图像。用户可以通过简单的Python代码生成符合心意的动漫角色图像。该模型适合作为艺术创作的辅助工具，但在图像质量和内容上存在一定限制，可利用独特的提示与标签打造个性化作品。

该项目通过diffusers库的DiffusionPipeline实现无条件图像生成，使用eurecom-ds/celeba数据集，并兼容CUDA设备，提供了加载预训练模型和生成图像的高效方案。模型通过固定种子实现一致的推理输出，适用于AI研究和开发。用户可以自定义推理步骤，满足不同场景下的图像生成需求，拓展计算机视觉应用。