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sdxl-ip-adapter

探索SDXL中的多IP适配器和图像编码器

这个开源项目基于SDXL vit-h模型,支持多IP适配器和图像编码器,允许更丰富的图像生成。通过最近更新的功能,与Image Artisan XL无缝集成,项目中包含不同噪声级别的实验结果,展示该工具在文本到图像转换中的多样化应用场景和扩展功能。

ip_adapter_sdxl_image_encoder - SDXL IP Adapter模型的图像编码器,确保兼容Invoke AI
GithubHuggingfaceIP AdapterImage EncoderInvoke AI图像生成开源项目模型社区版
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。
sdxl-vae - 优化自动编码器提升图像生成细节
GithubHuggingfaceStable DiffusionVAE图像生成开源项目扩散模型模型自编码器
SDXL-VAE项目为SDXL模型提供了优化版变分自动编码器。通过增大批量大小和采用指数移动平均,新autoencoder在所有重建指标上超越原始模型。它易于集成到diffusers工作流中,提升生成图像的局部高频细节。在COCO 2017数据集评估中,SDXL-VAE在rFID、PSNR、SSIM等指标上均优于原始VAE,显著改善了图像重建质量。
Diffusers_IPAdapter - 基于Diffusers的多功能IPAdapter实现
AI绘图DiffusersGithubIPAdapter图像处理开源项目深度学习
Diffusers_IPAdapter是基于Hugging Face Diffusers的IPAdapter模型实现。该项目支持多输入图像处理、权重调整和负面图像输入,提供了统一的IPAdapter类接口。其简洁的代码结构便于维护,使用户能轻松实现高质量图像生成和编辑。这一工具适合需要精细控制图像生成的研究人员和开发者使用。
sdxl-instructpix2pix-768 - 基于SDXL的指令式图像编辑模型
GithubHuggingfaceSDXL人工智能图像生成图像编辑开源项目模型深度学习
该项目将InstructPix2Pix方法应用于Stable Diffusion XL (SDXL)模型,开发了一个能够根据文本指令精确编辑图像的AI系统。它可以执行多种图像编辑任务,如改变天空景象、转换绘画风格和调整人物年龄等。项目通过diffusers库提供简便的使用接口。作为一个实验性模型,该项目仍有优化空间,开发者欢迎用户反馈和讨论。
t2i-adapter-sketch-sdxl-1.0 - 草图条件下的图像转换与文本生成优化
GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型生成模型稳定扩散草图
该项目为StableDiffusionXL提供了T2I Adapter,实现了在草图条件下的图像转换功能。由腾讯ARC与Hugging Face共同开发,采用PidiNet边缘检测模型训练,能够从草图生成更加精细和可控的图像。与其他模型相比,该模型依托StableDiffusionXL的多个校验点,在处理多样化风格时具有更高的灵活性,适合用于艺术创作和设计。用户可在Doodly Space中试用,支持高分辨率图像处理。项目遵循Apache 2.0开源协议,附有GitHub代码和学术论文供深入研究。
t2i-adapter-depth-midas-sdxl-1.0 - Stable Diffusion与MiDaS深度估计的协作创新
GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型模型训练深度感知稳定扩散
T2I Adapter通过MiDaS深度估计增强StableDiffusionXL的文本到图像转换功能,此项目由腾讯ARC与Hugging Face合作开发。适用于注重图像深度的艺术生成应用,T2I-Adapter-SDXL支持高达2.6亿参数,专为追求图像精细控制的开发者与艺术创作者设计。
t2i-adapter-lineart-sdxl-1.0 - 文本与线条艺术的融合应用
GithubHuggingfaceStable Diffusion XL开源项目文本到图像模型生成模型视觉模型边缘检测
T2I Adapter引入线条艺术条件,为StableDiffusionXL模型增强文本到图像生成功能。该项目由腾讯ARC和Hugging Face合作开发,专业处理复杂图像造型和结构。通过Apache 2.0许可证分发,便于集成与扩展。模型的条件设置挖掘更多可控能力,增加艺术与AI图像生成的创意。GitHub库和相关论文提供完整指南和示例,适合开发者与研究人员。
dreamshaper-xl-1-0 - 基于SDXL的图像生成模型支持多种艺术风格创作
Dreamshaper SDXLGithubHuggingface人工智能绘画图像模型开源项目文本生成图像模型神经网络
Dreamshaper SDXL-1.0是基于Stable Diffusion XL 1.0开发的微调模型,支持文本生成艺术和写实风格图像。模型集成了动漫和写实等多种图像风格,可通过Diffusers库实现快速部署。适用场景包括艺术创作、设计和视觉内容生成等领域。
t2i-adapter-canny-sdxl-1.0 - T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制
GithubHuggingfaceT2I-Adapter图像生成开源项目模型深度学习稳定扩散边缘检测
T2I适配器通过Canny边缘检测增强稳定扩散模型的条件控制能力,由腾讯ARC和Hugging Face联合开发。该模型经由多任务学习在超过300万的高分辨率图文对上训练了20000步,实现了文本到图像生成的更高可控性。使用者需安装必要的依赖,并结合指定的模型与调度程序,以提高图像生成质量。
IP-Adapter - 轻量级图像提示适配器提升文图生成效果
GithubIP-Adapter图像提示多模态生成开源项目扩散模型文本到图像生成
IP-Adapter是一款轻量高效的图像提示适配器,仅需22M参数即可为预训练文本到图像扩散模型提供图像提示功能。它不仅性能卓越,还可泛化到其他自定义模型,与现有控制工具兼容实现可控生成。IP-Adapter支持图像和文本提示配合使用,实现多模态图像生成,为AI图像生成领域带来新的可能性。
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