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Kolors

高性能文本到图像生成模型

Kolors是一款基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。该模型经过数十亿文本-图像对的训练,在视觉质量、复杂语义理解和中英文字符渲染方面表现优异。Kolors支持中英文输入,能够出色地理解和生成中国特色内容。通过人工和机器评估,Kolors在多个维度上展现了业界领先的性能,适用于各种高质量图像生成任务。

RPG-DiffusionMaster - 多模态大语言模型驱动的高质量文图生成框架
GithubRPG区域扩散多模态大语言模型开源项目扩散模型文本到图像生成
RPG-DiffusionMaster是一款创新的文本到图像生成框架,结合多模态大语言模型的提示重述和区域规划能力,以及互补的区域扩散技术。该项目支持多种扩散模型架构,兼容GPT-4等专有模型和开源本地模型,实现先进的图像生成和编辑效果。框架具有高度灵活性和广泛适应性,能生成超高分辨率图像,是一个功能强大的AI创作工具。
Lexicon - 基于双重图像模型架构的AI艺术创作引擎
AI绘图GithubHuggingfaceLexicaStable Diffusion开源项目数字艺术文生图模型
Lexicon是一个开源的AI图像生成模型,通过整合两个成熟模型的技术特点,实现了多样化的图像创作功能。支持生成人像摄影、奇幻艺术、写实场景和抽象画作等多种风格图像。该模型在保持细节表现的同时,能够准确还原用户的创作意图。
mlx-FLUX.1-schnell - 高效文本到图像生成工具提升创意效率
AI绘图DiffusionKitFLUXGithubHuggingfacetext-to-image图像生成开源项目模型
项目在DiffusionKit MLX中提供文本到图像生成能力,适用于创意设计师及内容创作者。通过简单的命令行操作即可生成高细节图像,渲染出逼真的视觉效果。基于Apache 2.0许可证,确保广泛应用和可扩展性。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
sdxxxl-v30-jan24 - 跨平台高精度图像生成API
API密钥GithubHuggingfacesdxxxl-v30-jan24图像生成开源项目模型超真实
sdxxxl-v30-jan24通过稳定扩散API实现文本到图像的超逼真转换。开发者可通过获取免费的ModelsLab API密钥,轻松集成至PHP、Node、Java等平台,实现高清8K图像生成,提升视觉输出效果。模型支持简单代码集成,示例代码涵盖多种编程语言,便于开发者快速上手应用。
stable-diffusion-xl-base-1.0 - 先进的AI文本转图像生成模型,实现高质量图像创作
AI绘图GithubHuggingfaceSDXLStable Diffusion开源项目扩散模型文本生成图像模型
Stable Diffusion XL 1.0基础模型是一款开源的AI文本转图像工具,采用潜在扩散技术,能根据文字描述生成高质量图像。该模型性能显著提升,适用于艺术创作、教育和研究等领域。它支持多种框架,为开发者提供灵活的应用选择。作为开源项目,它展现了AI图像生成的最新进展,不仅能创建高质量图像,还支持图像修改功能。
DiffusionGPT - LLM驱动的多功能文本转图像生成系统
DiffusionGPTGithub人工智能图像生成大语言模型开源项目文本生成图像
DiffusionGPT是一个利用大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。该系统能适应多种类型的提示,并整合专业领域模型。DiffusionGPT通过LLM技术,提供了一个统一的生成平台,可处理多样化的输入并生成图像。项目提供开源代码、在线演示和使用指南,方便研究人员和开发者进行实验和应用。
karlo-v1-alpha - 文本驱动的超分辨率图像生成
GithubHuggingfaceKarlo图像生成开源项目文本到图像模型超分辨率高分辨率
Karlo v1 alpha利用OpenAI的unCLIP架构实现文本条件下的图像生成。通过改进的超分辨率模块,该模型在有限的去噪步骤中将图像分辨率从64px提升至256px。Karlo在COYO-100M、CC3M和CC12M等数据集上训练,具备优良的图像生成效果,并采用前置、解码及超分辨率模块实现高效处理。还支持生成图像变化,丰富视觉体验。
DiffSketcher - 基于文本生成高质量矢量草图的新方法
AI绘图DiffSketcherGithub向量草图合成开源项目文本引导潜在扩散模型
DiffSketcher是一个基于潜在扩散模型的文本引导矢量草图合成项目。它可以根据文本描述生成高质量的矢量草图,支持素描、油画和彩色图像等多种风格。该项目提供灵活的参数配置,如调整笔画数量和迭代次数,并支持与风格迁移技术结合。DiffSketcher为艺术创作和图像生成领域提供了新的可能性。
gill - 使用多模态语言模型的图像生成方法
CC3MGILLGithub图像生成多模态语言模型开源项目训练
GILL模型可处理交互的图像和文本输入以生成文本、检索图像及生成新图像。本文详细介绍了GILL模型的代码、预训练权重、环境设置、预训检查点和视觉嵌入的安装步骤。此外,还包括推理、训练及评估的指南,及启动Gradio演示的操作步骤。更多详情请参阅相关研究论文及项目页面。
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