fast-stable-diffusion

fast-stable-diffusion：Paperspace上的A1111、ComfyUI和DreamBooth集成

fast-stable-diffusion A1111 ComfyUI DreamBooth Paperspace Github 开源项目

fast-stable-diffusion项目整合了AUTOMATIC1111 Webui、ComfyUI和DreamBooth，旨在提升稳定扩散技术的效率和效果。特别感谢Scenario和Paperspace的赞助支持。点击了解更多关于DreamBooth和实现细节。

awesome-stable-diffusion - 针对Stable Diffusion人工智能模型全面的资源与软件指南

AI模型GUI界面GithubStable Diffusion人工智能绘图开源项目资源库

awesome-stable-diffusion是一个针对Stable Diffusion人工智能模型的综合性资源和软件集合，提供一系列从GUI到CLI界面的安装指南，并支持NVIDIA GPU、Apple Silicon和AMD GPU等多平台。项目不仅提供必要的模型权重文件，还详述如何运行模型，同时提供多种经过更新和维护的分支版本，满足用户对功能和性能的不同需求。

stable-diffusion - 基于Habana Gaudi处理器实现高性能AI图像生成方案

GPU加速GithubHabanaHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目模型混合精度训练

Stable Diffusion模型在Habana Gaudi处理器上的优化配置方案。该方案集成了Hugging Face生态系统，支持高效的模型训练和部署，可在单处理器或多处理器环境下运行，适用于需要高性能图像生成的应用场景。

stable-diffusion-multi-user - 基于Stable Diffusion的多用户AI绘图服务器部署方案

API部署GPU服务器GithubStable Diffusion多用户开源项目负载均衡

这是一个基于Stable Diffusion的多用户AI绘图服务器项目，提供自动扩展、负载均衡和WebUI扩展API支持。项目包含Django API、Runpod Serverless和Replicate三种部署方案，支持多用户队列、模型切换、civitai模型和Lora等功能。开发者可以基于此项目构建自定义UI、社区功能和账户系统。

DreamLook.ai - 快速训练和优化Stable Diffusion模型的AI服务平台

AI工具AI绘图LoRAStable Diffusion图像生成模型训练

DreamLook.ai是一个专业的AI图像生成平台，提供Stable Diffusion模型的快速fine-tuning服务。平台可在数分钟内完成模型训练，速度是传统方法的2.5倍，每日可处理数千次训练。支持SD1.5和SDXL模型的全模型fine-tuning。平台提供强大的API接口，解决GPU资源问题。此外，还有多种价格套餐可选，适应不同需求。

stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉

Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练，能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口，内置内容审核机制，主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入，使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。

Diffus - 高精度Stable Diffusion图像生成平台

AI工具AI绘图Stable Diffusion人工智能艺术图像生成深度学习

Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。

ml-stable-diffusion - 在Apple设备上实现高效稳定的AI图像生成

AI绘图Core MLGithubStable Diffusion开源项目性能优化模型转换

ml-stable-diffusion是一个开源项目,旨在优化Stable Diffusion模型在Apple设备上的运行。它包含用于模型转换的Python工具和用于iOS/macOS应用集成的Swift包。通过权重压缩等技术,该项目显著提升了性能和内存效率,使开发者能够在Apple平台应用中实现高质量的AI图像生成。

swift-coreml-diffusers - Swift应用中集成Core ML实现Stable Diffusion模型

Core MLGithubStable DiffusionSwiftiOSmacOS开源项目

swift-coreml-diffusers项目展示如何在Swift应用中集成Apple的Core ML Stable Diffusion实现。该应用支持macOS和iOS设备，采用DPM-Solver++调度器提高性能。首次启动时自动下载量化Core ML模型，可利用CPU、GPU和Neural Engine加速。项目适合快速迭代开发，也可作为在Apple设备上实现AI图像生成的示例代码。

stable-diffusion-nvidia-docker - 基于Docker的Stable Diffusion简易部署方案

AI绘图DockerGPUGithubStable Diffusion多GPU支持开源项目

该项目为Stable Diffusion模型提供基于Docker的部署方案，适用于Ubuntu和Windows系统。通过简单的Web UI界面，用户可在GPU设备上轻松运行Stable Diffusion，支持多GPU推理、图像到图像转换和图像修复功能。项目集成了Stable Diffusion 2.0模型，为AI图像生成技术的使用提供便捷途径。

stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现，支持自定义参数

该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现，支持文本生成图像与图像生成图像的操作，允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库，适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用，并且借鉴了多个知名开源库，是学习和实践的理想资源。

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