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SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light

利用Linear Red Light技术创造图像生成解决方案

SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light项目通过利用Stable Diffusion 3.5和线性红光关键词生成高质量图像,在不同场景如万圣节装扮、猫咪与埃菲尔铁塔中展示多样化效果。这项技术强调其推理能力和过滤低分辨率图像的效果,经过Shakker-Labs的调优,支持在CUDA设备上运行,为图像生成提供高效解决方案。

Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0 - 超高真实感图像生成的创新提升
Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0GithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型超现实主义面部真实感
这个项目在图像生成领域通过使用LoRA技术在超高真实感方面展现了进步。其特别专注于人脸的真实感生成,并能够与多种模型如Flux和Stable Diffusion兼容使用。使用关键字'Ultra realistic',可以实现更逼真的图像生成体验。虽然模型仍在训练阶段,但已经展示了很好的细节处理能力,特别适合对高分辨率图像处理有要求的用户,可免费下载模型权重。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库,从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证,项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示,用户可以生成多种符合视觉需求的图像,适用于多个创意领域。
FLUX.1-dev-LoRA-add-details - FLUX.1-dev模型的真实感和细节增强LoRA
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型真实细节增强
FLUX.1-dev-LoRA-add-details是一个针对FLUX.1-dev模型的增强LoRA,专注于提升图像真实感和细节表现,尤其优化了自然肤质效果。此LoRA无需特定触发词,建议使用1.0的缩放比例,也支持负值应用。通过FluxPipeline可轻松集成,适用于生成逼真的人物肖像和高质量插画风格图像。
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。
Real-Time-Latent-Consistency-Model - 实时潜在一致性模型,支持多种图像转换管道
CUDAControlNetDiffusersGithubLatent Consistency ModelLoRA开源项目
此项目展示了使用Diffusers进行图像转换的实时潜在一致性模型(LCM),支持img2img、txt2img、ControlNet等多种管道。需要CUDA和Python 3.10等环境支持,提供详细的安装指南和使用示例。LCM + LoRAs可以在极少步骤内完成推理,加快处理速度。项目支持Docker部署,并提供不同平台的实时演示链接。
lora - 丰富多样的动漫表情和视觉效果LoRA库
AI绘图GithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion动漫风格开源项目模型表情生成
该项目是一个综合性的动漫风格LoRA库,涵盖了多种表情和视觉效果。包含各类眼睛样式(如猫眼、星形眼、心形眼等)、多样化的嘴型和表情(如邪恶笑容、感性表情等),以及视觉效果(如对比度调整、模糊效果等)。这些LoRA模型可为动漫风格图像创作提供丰富的表现力和多样性。
B-LoRA - 图像风格内容分离的创新技术
B-LoRAGithubLoRAStable Diffusion XL图像风格化开源项目风格内容分离
B-LoRA是一种创新的图像处理技术,结合Stable Diffusion XL和Low-Rank Adaptation,实现单一输入图像的风格与内容隐式分离。这种方法支持图像风格迁移、文本引导的图像风格化和一致性风格生成等多样化应用。B-LoRA为图像编辑和创意设计领域提供了新的可能性,能够有效地处理和转换图像的视觉元素。
LaRa - 大基线辐射场技术实现突破性进展
3D重建GithubLaRa开源项目机器学习计算机视觉辐射场
LaRa项目开发了创新的大基线辐射场技术,提高了3D重建效率和质量。通过支持半精度训练,该技术实现了收敛速度提升100%以上,性能增益约1.5dB。LaRa能从多视图、文本和单视图输入重建辐射场,在计算效率和重建质量方面取得了显著进展,为3D重建和渲染领域开辟了新途径。
LCM_Dreamshaper_v7 - 基于潜在一致性模型的高效图像生成技术
AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceLatent Consistency Models图像生成开源项目模型深度学习
LCM_Dreamshaper_v7是一种基于潜在一致性模型的文本到图像生成技术。该模型通过将分类器无关引导蒸馏到输入中,实现了在极短时间内生成高质量图像。它仅需4步推理即可生成768x768分辨率的图像,显著提高了生成效率。用户可通过Hugging Face Spaces在线体验,或使用Diffusers库在本地运行。LCM_Dreamshaper_v7为快速、高质量的图像生成提供了新的解决方案。
FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template - 基于LoRA和FLUX.1-dev的一键式图像创作模板
FLUXGithubHuggingfaceLoRAdiffusers创意模板图像生成开源项目模型
FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template结合FLUX.1-dev和LoRA,实现便捷的创意图像生成。利用特定触发词,融合四张实景照片背景与卡通中心图像,推荐在diffusers中以1.0缩放使用。支持Python调用与Shakker AI在线生成,由Nvwa_model_studio开发并遵循非商业许可。
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