#多概念定制
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionStable Diffusion文本到图像扩散模型图像生成多概念定制Github开源项目
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数,即可在短时间内完成训练,并减少存储需求。项目还支持多概念组合,附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
MultiBooth - 基于文本的多概念图像生成技术
MultiBooth图像生成多概念定制扩散模型文本到图像Github开源项目
MultiBooth是一种新型多概念图像生成技术,通过单概念学习和多概念集成两个阶段提高了生成效果。该方法使用多模态图像编码器和概念编码技术,学习每个概念的表示,并利用边界框定义生成区域,实现高质量的多概念图像生成。MultiBooth在生成质量和计算效率方面均优于现有方法,为文本到图像生成领域提供了新的解决方案。
Mix-of-Show - 去中心化低秩适应技术实现扩散模型的多概念定制
Mix-of-Show扩散模型多概念定制低秩适应AI绘图Github开源项目
Mix-of-Show是一种扩散模型多概念定制技术,通过去中心化低秩适应实现单概念和多概念融合。它可生成高质量动漫和真实人物图像,无需正则化数据集,支持区域可控的多概念采样。该项目开源了训练和推理代码,为扩散模型个性化提供新方案。
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