Paint-by-Example

通过扩散模型进行示范导向的图像编辑

Paint by Example 图像编辑自监督训练扩散模型 Huggingface Github 开源项目

该项目通过自监督训练，重新组合源图像及示范图像，避免了直接复制粘贴带来的伪影。采用任意形状掩码和无分类器指导，提升编辑过程的可控性，并通过一次性前向扩散模型实现高保真图像编辑。项目展示了对自然图像的高效可控编辑效果，提供了预训练模型、测试基准和量化结果，适用于图像编辑和生成的研究与应用。

OnlyReal-Black-Mix - 利用文本到图像技术实现高效图像生成的创新解决方案

CivitaiGithubHugging FaceHuggingfacediffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型

该项目结合稳定扩散模型与diffusers，支持文本转图像功能，适合多样化的创意应用场景。利用Hugging Face API生成的样本图像及原作者的演示，展示了其在艺术创作中的潜力与应用价值。

HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法

AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率

HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法，无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务，适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务，为图像生成提供更高质量和效率。

LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术突破图像处理新境界

AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散

LayerDiffuse是一个开源图像处理项目，专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台，未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码，为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具，LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。

inpaint-anything - AI驱动智能图像编辑点击实现精准修复

AI绘图GithubInpaint AnythingSegment Anything图像修复开源项目深度学习

Inpaint Anything是一款结合Segment Anything分割技术和稳定扩散修复能力的AI图像编辑工具。通过简单点击创建精确蒙版，提高修复效率和质量。支持SAM 2、SAM-HQ和FastSAM等多种模型，适用于多种图像类型。工具提供蒙版扩展、裁剪和迭代修复等调整选项，实现灵活强大的图像编辑。

LCM_Dreamshaper_v7 - 基于潜在一致性模型的高效图像生成技术

AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceLatent Consistency Models图像生成开源项目模型深度学习

LCM_Dreamshaper_v7是一种基于潜在一致性模型的文本到图像生成技术。该模型通过将分类器无关引导蒸馏到输入中，实现了在极短时间内生成高质量图像。它仅需4步推理即可生成768x768分辨率的图像，显著提高了生成效率。用户可通过Hugging Face Spaces在线体验，或使用Diffusers库在本地运行。LCM_Dreamshaper_v7为快速、高质量的图像生成提供了新的解决方案。

control_v11e_sd15_ip2p - 更好地控制扩散模型的图像处理能力

ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目扩散模型条件输入模型稳态扩散

本项目利用ControlNet v1.1提供了一种神经网络结构，能够通过附加条件控制预训练的大型扩散模型，与Stable Diffusion兼容。其支持指令化像素到像素的控制，通过边缘图、分割图和关键点等条件输入丰富图像生成方式。即便在小规模数据集下，ControlNet也能在个人设备上快速训练，相关源码及文档可在HuggingFace平台获取，适用于多种图像生成任务，提升图像处理灵活性。

epiCRealism - Stable Diffusion模型实现真实感图像生成

AI绘图GithubHuggingFaceHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型模型

epiCRealism是一个基于Stable Diffusion的开源模型，专注于生成高质量真实感图像。该模型支持多种场景创作，包括人像、风景和幻想题材，能够呈现细腻的细节和逼真效果。epiCRealism易于集成到各类图像生成项目中，为创作者和开发者提供了实现视觉创意的有力工具。

sd-webui-inpaint-anything - 扩展使用 Segment Anything 中的蒙版在浏览器 UI 上执行稳定的扩散修复

AUTOMATIC1111GithubInpaint AnythingSegment AnythingStable DiffusionWeb UI开源项目

Inpaint Anything扩展在AUTOMATIC1111的Stable Diffusion Web UI上利用Segment Anything生成的掩码进行修复。通过简单指向所需区域来指定掩码，提高掩码创建的效率和准确性。该扩展支持v1.3.0及以上版本，提供详细的安装、运行、模型下载和高级功能指南。支持对动画风格图像和复杂模型的处理，显著节省时间和精力，提高修复质量。

dreamshaper-xl-1-0 - 基于Diffusers的AI图像生成模型支持多样化创意表达

AI模型DiffusersGithubHuggingface开源项目数据集机器学习模型模型卡片

Dreamshaper-xl-1-0是基于Diffusers框架的AI图像生成模型。该模型能根据文本描述生成图像,支持多种艺术风格和场景。它可应用于创意设计、内容创作等领域。虽然功能强大,但使用时需注意潜在的偏见和局限性。目前该模型的具体训练数据、评估结果等信息尚未公开。

sd-controlnet-scribble - 控制扩散模型增强：利用涂鸦图像实现条件控制

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型神经网络

ControlNet通过引入涂鸦图像等额外输入条件，为预训练的扩散模型提供条件控制，提升其生成能力。即使在训练数据集较少的情况下，该网络仍能保持良好的学习效果。模型支持在个人设备上训练，并可借助计算集群扩展到大规模数据集。此外，Stable Diffusion等扩散模型可与ControlNet结合，增强条件输入灵活性并拓展其应用领域。

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