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Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT

TensorRT优化Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能

这个扩展通过TensorRT优化引擎,显著提升了Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能。它兼容SD 1.5、2.1、SDXL和SDXL Turbo等多个版本。扩展提供了简便的默认引擎生成和快速启用功能,同时支持LoRA转换与应用。为满足不同需求,扩展提供多种引擎类型,可适应各种分辨率和批量大小。高级用户还可进行个性化设置,灵活调整性能参数。

sd-webui-roop - StableDiffusion的图像脸部替换扩展
AI生成媒体AUTOMATIC1111GithubStableDiffusionroop开源项目面部替换
这一扩展工具基于StableDiffusion的AUTOMATIC1111 web-ui,通过roop实现图像中的脸部替换。它可用于自定义角色动画或服装建模,并包含内置检查功能,确保在合法且合伦理的前提下运行。
sd-webui-segment-anything - 对任何内容进行分段以获得稳定的扩散 WebUI
ControlNetGithubGroundingDINOSAM-HQStable Diffusion WebUIsegment anything开源项目
此扩展结合了Stable Diffusion WebUI、ControlNet扩展,以及Segment Anything和GroundingDINO等高级分割模型,提升了图像修复、语义分割和LoRA/LyCORIS训练集创建功能。支持自动图像抠图及API的全面重构,单张图像处理和自动生成分割掩码更加便捷。最新版本增强了多个分割模型的支持,并优化了CPU和GPU的运行性能。
sd-webui-infinite-image-browsing - Stable Diffusion webui图像浏览与管理扩展
AI绘图GithubStable Diffusion图像浏览开源项目扩展功能文件管理
sd-webui-infinite-image-browsing是Stable Diffusion webui的扩展插件,提供高性能图像浏览和管理功能。支持ComfyUI、Fooocus等多种AI软件,具备图像搜索、收藏、全屏预览和文件操作等特性。该扩展还提供多语言支持、隐私保护和批量下载功能,适用于AI生成图像的管理和浏览。
sd-forge-layerdiffuse - 基于Stable Diffusion的透明图层生成扩展
GithubSDXLStable DiffusionVAEsd-forge-layerdiffuse开源项目透明图像生成
sd-forge-layerdiffuse是一个Stable Diffusion WebUI扩展,用于生成透明图像和图层。通过VAE管道和LoRA模型,它将SDXL或SD1.5转换为透明图像生成器。支持前景、背景和混合图像生成,能处理半透明效果和复杂细节。该扩展提供了比简单背景去除更先进的透明图像处理方法。
stable-diffusion-2-gui - Stable Diffusion v2.1的Gradio应用,支持多种图像生成和处理功能
DiffusersGithubGradioHugging FaceStability AIStable Diffusion开源项目
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。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch,用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装,包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流,用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT,与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源,包括教程、工具和技术讲座,供用户学习使用。
stable-diffusion-xl-refiner-1.0 - 先进的AI图像生成和优化模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
Stable Diffusion XL Refiner 1.0是一款基于潜在扩散模型的AI图像生成和优化系统。它采用集成专家管道技术,能够生成高质量图像并进行精细优化。该模型支持文本到图像生成和图像到图像编辑,在图像质量和用户体验方面显著优于前代版本。主要适用于艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域。该模型使用两个固定的预训练文本编码器,可以根据文本提示生成和修改图像。它在图像质量和多样性方面表现出色,但仍存在一些局限性。该项目仅供研究使用,不适合生成事实性或真实的人物和事件内容。
stable-diffusion-webui-docker - 便捷运行Stable Diffusion,提供多样UI选择
AUTOMATIC1111ComfyUIDockerGithubStable DiffusionUI界面开源项目
Stable Diffusion WebUI Docker项目通过简洁界面,帮助用户在本地设备上轻松运行Stable Diffusion。详细的设置和使用说明请见wiki。项目支持AUTOMATIC1111、ComfyUI等多种UI,并提供详尽功能。用户可通过文本生成图像、图像编辑等功能进行创作。项目鼓励社区贡献,但请先在讨论区提出问题和计划。软件协议禁止生成违法或有害内容,详细规则请查阅许可文件。
BentoDiffusion - 如何使用BentoML部署和运行Stable Diffusion模型的教程
BentoMLGithubSDXL TurboStable Diffusion图像生成开源项目模型部署
本项目示例展示如何使用BentoML部署和运行Stable Diffusion模型,适用于图像生成和操作系统应用开发。需具备Python 3.9+和BentoML基础知识,并可利用Nvidia GPU进行本地测试。内容涵盖依赖安装、服务运行和BentoCloud部署,提供多个模型选择如ControlNet、Latent Consistency Model和Stable Diffusion 2等。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA,在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数,适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络,能够显著减少采样步骤,同时保持高质量的图像生成效果。
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