sdxl-ip-adapter

探索SDXL中的多IP适配器和图像编码器

开源项目多图组合 Github 模型 Huggingface 图像生成噪声影响高搜索量 Stable Diffusion

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-FaceID - 基于面部ID的多风格人像生成技术

GithubHuggingfaceIP-Adapter-FaceIDStable Diffusion人脸识别图像生成开源项目模型深度学习

IP-Adapter-FaceID 是一个开源AI模型，利用面部识别技术的ID嵌入生成多样化风格的人像图像。用户只需提供文本提示和面部图像，就能创建保持ID一致性的各种风格人像。该项目还包括SDXL版本和专门的肖像模式，进一步增强了图像生成能力。这一技术为数字艺术创作和个性化内容生成提供了新的可能性。

DucHaiten-AIart-SDXL_v3 - SDXL模型驱动的AI艺术生成工具

DiffusersGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响

DucHaiten-AIart-SDXL_v3是基于Diffusers库开发的AI艺术生成工具。该项目采用SDXL模型，提供图像生成功能。由于项目信息有限，具体特性和应用场景尚待进一步了解。该工具可能为AI艺术创作提供新的技术支持，但其实际效果和影响还需要更多实践验证。

sukumizu-meta-sdxl - 基于SDXL技术的二次元插画生成模型

AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion二次元动画插画开源项目文生图模型

Sukumizu-meta-sdxl是一款基于Stable Diffusion XL技术的二次元图像生成模型，专注于动漫角色和2D插画风格创作。模型通过Diffusers库实现，采用FAIPL-1.0-SD许可证分发。

lcm-lora-sdxl - Stable Diffusion XL模型的低步数推理加速适配器

GithubHuggingfaceLCM-LoRASDXL图像生成开源项目模型深度学习生成式AI

lcm-lora-sdxl是为Stable Diffusion XL模型开发的加速适配器，可将推理步骤减少到2-8步。它支持文本生成图像、图像修复和ControlNet等功能，并能与其他LoRA模型结合。项目提供了使用指南和示例代码，适合需要快速AI图像生成的场景。

Text-to-Image - 开源SDXL文本生成图像模型支持自定义训练及API调用

GithubHuggingfaceLoRASDXL图像生成开源项目文生图模型稳定扩散

该项目为基于stable-diffusion-xl-base-1.0的LoRA微调模型，通过madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix进行VAE训练优化。项目提供Hugging Face API接口，开发者可使用Python实现文本到图像的转换功能。模型采用Safetensors格式发布，方便开发者进行集成部署和二次开发

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。

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。

IP-Adapter-Instruct - 多任务图像生成的突破性技术

GithubIP Adapter Instruct图像生成多任务学习开源项目扩散模型条件控制

IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术，融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务，包括风格迁移和对象提取，同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性，提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色，为扩散模型的发展提供了新的可能性。

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。

3d-rendering-style-beta2-sdxl - 基于Stable Diffusion XL的3D动漫风格图像生成模型

3DCGAI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫开源项目文本生成图像模型

3d-rendering-style-beta2-sdxl是基于Stable Diffusion XL的模型，用于生成3D动漫风格图像。该模型结合3D渲染技术和动漫美学，可用于创建角色设计和场景构建。它是原始3D渲染风格模型的改进版本，为创作者提供了一种新的图像生成工具。

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