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ip_adapter_sdxl_image_encoder

SDXL IP Adapter模型的图像编码器,确保兼容Invoke AI

该图像编码器是SDXL IP Adapter模型的必要组件,确保其在Invoke AI 3.2+版本中正常运行。用户可以通过输入图像提示来影响生成过程,并且该项目在invoke.ai和GitHub上均有Community Edition的访问途径。

Fluently-XL-v2 - SDXL图像模型融合艺术写实风格优化解剖结构表现
Fluently XLGithubHuggingface人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练稳定扩散
Fluently XL V2是基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0开发的SDXL图像生成模型,通过显卡训练优化解剖结构表现,结合艺术与写实风格。模型具备对比度控制和自然场景生成能力,采样步数支持20-35步,适配Euler a/Euler采样器,CFG Scale参数范围4-6.5。
refiners - 优化基础模型适配器的训练和部署工作流
AI模型GithubRefiners基础模型开源项目深度学习适配器
Refiners是一个开源项目,致力于优化基础模型适配器的训练和部署流程。该项目集成了多项前沿技术,包括IC-Light图像照明调控、Multi Upscaler高分辨率图像生成和HQ-SAM高质量掩码预测等。Refiners还支持SDXL-Lightning和潜在一致性模型等创新功能,为开发者提供了多样化的工具和灵活的适配方案,促进AI模型的快速迭代和实际应用。
sdxl-detector - 高效分类现代图像与Wikimedia-SDXL数据优化模型
AI艺术检测器AutoTrainGithubHuggingfaceSDXLWikimedia图像分类开源项目模型
SDXL Detector专为精确分类Wikimedia-SDXL图像对而设计,通过微调umm-maybe AI art detector模型,有效提高了对现代扩散模型和非艺术性图像的识别能力。尽管对旧版本生成模型图像的检测能力可能不如原始模型,SDXL Detector适合非商业用途,凭借AutoTrain训练展现出高效性能,如出色的f1得分和精准度。
ombre-v3-sdxl - 文本生成图像技术与动漫美学的全新融合应用
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion人物角色动漫开源项目模型艺术创作
ombre-v3-sdxl是基于Stable Diffusion XL的文本生成图像模型,专注于创造动漫和美学风格的图像。该模型融合多种艺术风格,适合生成独特的角色和艺术作品。通过文本描述,它能生成高质量、富有艺术感的图像,可应用于动漫创作、游戏设计等领域。模型由qelt开发,基于merges模型构建,遵循FAIPL-1.0-SD许可协议。
controlnet-depth-sdxl-1.0 - SDXL深度控制网络模型优化图像生成效果
GithubHuggingfaceSDXL-controlnet人工智能图像生成开源项目扩散模型模型深度控制
controlnet-depth-sdxl-1.0是基于Stable Diffusion XL的深度控制网络模型,利用深度图引导图像生成。该模型在300万图像-文本对上训练700 GPU小时,采用fp16混合精度,支持高分辨率输出。项目提供详细使用说明和代码示例,便于集成到SDXL管道中,有助于提升生成图像的质量和细节。
wai-c-v3-sdxl - 动漫与半写实风格融合的Stable Diffusion XL生成模型
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能艺术开源项目数字艺术文本生成图像模型
wai-c-v3-sdxl是基于Stable Diffusion XL的文本生成图像模型,融合动漫和半写实风格。该模型可生成动漫角色和写实感小马形象,适用于动漫风格和现实主义之间的艺术创作。模型为创作者提供了多样化的表现方式,适合需要在两种风格间寻找平衡的项目。wai-c-v3-sdxl模型采用FAIPL-1.0-SD许可证发布,详细许可信息可在项目页面查看。
dreamshaper-xl-v2-turbo - 基于SDXL优化的快速AI图像生成模型
AI绘画Dreamshaper XLGithubHuggingface人工智能图像生成开源项目模型深度学习
Dreamshaper XL v2 Turbo是基于Stable Diffusion XL优化的图像生成模型,专注于快速高质量的文本到图像转换。该模型采用DPMSolverMultistepScheduler调度器,仅需6步即可生成图像。支持多种风格创作,包括写实人像和机械科幻场景等。适用于需要快速生成高质量图像的数字创作场景。
animagine-xl-3.1 - 开源动漫风格AI图像生成模型
Animagine XL 3.1GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图动漫风格开源项目文本生成图像模型
Animagine XL 3.1是基于Stable Diffusion XL的开源动漫风格图像生成模型。相比前代版本,它提升了图像质量,扩充了角色库,并引入美学标签系统。该模型支持多种图像尺寸,提供质量、分级、年代和美学标签,可生成精确详细的动漫角色图像。Animagine XL 3.1适用于动漫创作、角色设计等领域,为内容创作者提供了强大的辅助工具。
animagine-xl-3.1 - 增强版动漫风格开源文本到图像生成模型
Animagine XL 3.1GithubHuggingfaceStable Diffusion XL动漫生成开源项目文本到图像模型艺术创作
Animagine XL 3.1是更新版开源文本到图像模型,基于Stable Diffusion XL,专为生成高质量动漫风格图像设计。此模型在手部解剖、概念理解和提示解释能力上较先前版本Animagine XL 3.0有所提升。通过数据集优化和引入新的美学标签,可以更准确呈现知名动漫角色,适用于动漫爱好者、艺术家及内容创作者。支持多分辨率图像生成,并通过Gradio和Colab带来便捷的使用体验。
diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑
Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉
diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架,用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型,支持FFHQ、LSUN等数据集,实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本,为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。
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