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PixArt-sigma

Diffusion Transformer模型实现4K文本到图像生成

PixArt-Σ是一个基于Diffusion Transformer的文本到图像生成模型。通过Weak-to-Strong训练方法,该模型支持4K分辨率生成,采用300长度T5 token和SDXL VAE。相比前代PixArt-α,PixArt-Σ具有更强的生成能力。项目提供开源代码、多种分辨率预训练权重、diffusers库集成支持和在线演示。

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。
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。
stable-diffusion-x4-upscaler - 基于稳定扩散技术的AI图像4倍放大模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion上采样人工智能图像生成开源项目机器学习模型
stable-diffusion-x4-upscaler是一个开源的AI图像放大模型,基于稳定扩散技术开发。它可以将图像分辨率提高4倍,同时保持图像质量。该模型支持文本引导,能根据描述优化放大效果。采用潜在扩散模型技术,在1000万张高分辨率图像上训练。适用于图像分辨率提升、艺术创作和图像编辑等领域。
lutDiffusion_v09Beta - LUT与Stable Diffusion结合的图像生成技术
GithubHuggingfaceLUT-Diffusion开源项目技术热点文字转图像模型稳定扩散
此开源项目融合Stable Diffusion与色彩查找表(LUT)技术,作为一款文本到图像生成工具。通过Huggingface的API,用户能够进行色彩转换,生成复古风格的高质量影像。该工具在图像生成中展现出良好的应用潜力,适用于艺术创作与商业设计。
Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述
Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成
该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。
zero123-diffusers - 单图转3D模型的AI技术突破
3D对象GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能图像生成开源项目模型研究模型
Zero-1-to-3项目展示了AI领域的重要进展,实现从单一2D图像到3D模型的转换。基于Stable Diffusion技术,该项目为研究人员提供了探索大规模模型部署和生成模型特性的新工具。尽管在真实感和文本渲染方面有待改进,但其在计算机视觉和3D建模领域的应用前景广阔。使用时需谨慎,确保符合伦理标准。
dreamlike-diffusion-1.0 - 经过艺术优化的Stable Diffusion图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习模型艺术创作
Dreamlike Diffusion 1.0通过对Stable Diffusion 1.5的艺术风格优化,提供了更强的艺术创作能力。模型支持512x768等多种分辨率配置,可生成肖像和风景作品。通过Python Diffusers、Gradio界面支持多平台使用,开放非商业用途部署,商业应用需获得授权。关键词dreamlikeart可增强作品的艺术效果。
DiG - 基于门控线性注意力的高效可扩展扩散模型
DiGDiffusion ModelsGated Linear AttentionGithub图像生成开源项目深度学习
DiG项目提出了一种基于门控线性注意力的扩散模型,用于解决现有模型在可扩展性和计算效率方面的挑战。该模型在高分辨率下展现出显著的训练速度提升和内存节省,性能优于DiT。DiG在不同计算复杂度下表现出色,随着模型深度/宽度增加或输入令牌增强,FID值持续下降。与其他次二次时间复杂度的扩散模型相比,DiG在多种分辨率下都展现出卓越的效率。
Juggernaut-X-v10 - 基于SDXL的双版本AI图像生成模型
GithubHuggingfaceJuggernaut XRunDiffusion人工智能绘画图像生成开源项目机器学习模型模型
Juggernaut X v10是基于Stable Diffusion XL开发的文本到图像生成模型,分为安全(SFW)和非安全(NSFW)两个版本。模型通过GPT-4 Vision训练,改进了提示词响应准确度,优化了数据集质量和文本生成功能。支持自然语言和标签式两种提示方式,可生成艺术、人物、风景等多类型图像。
UDiffText - 基于字符级扩散模型的高质量图像文本合成框架
GithubUDiffText图像生成字符级编码开源项目扩散模型文本合成
UDiffText是一个基于字符级扩散模型的文本合成框架,能在任意图像中生成高质量文本。该框架适用于合成和真实图像,可进行场景文本编辑、任意文本生成和精确的文本到图像生成。项目包含完整的训练和评估流程,支持LAION-OCR、ICDAR13等多个数据集。UDiffText为文本合成和图像处理领域提供了新的解决方案。
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