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Flux-Lora-Realism

专门针对自然风格图像优化的LoRA权重集

作为black-forest-labs/FLUX.1-dev模型的LoRA权重优化项目,该插件专注增强AI图像真实感。优化后的权重文件采用Safetensors格式,可与Stable Diffusion框架无缝对接,生成具有高度真实感的图像作品。

bigaspv2lustify-v10-sdxl - 高精度的文本生成图像模型,提升视觉真实性
GithubHuggingfacestable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型现实主义
该项目展示了一个结合Stable Diffusion技术的先进文本生成图像模型,能够生成非常逼真的图像效果。由用户ffjggrtbjibv创建,其模型适用于复杂图像创建与需要真实效果的场景。凭借现代化的图像生成算法,这个模型在图像质量和细节表现上得到显著提升,为创作提供更大的灵活性与创意空间。
naturalust-v2-sdxl - 利用稳定扩散XL技术实现逼真的视觉效果
GithubHuggingfaceanalog stylestable-diffusiontext-to-image开源项目摄影风格模型现实主义
Naturalust模型展示其出色的图像生成能力,采用稳定扩散XL技术,由mastertouch711开发,能够生成逼真且富有摄影风格的图像。该模型为用户提供高细节的逼真图像和胶片风格的艺术作品。
Hyper-SD - 快速生成高质量图像的扩散模型加速技术
ControlNetGithubHuggingfaceHyper-SDLoRASDXLtext-to-image开源项目模型
Hyper-SD是一种扩散模型加速技术,通过1到8步的快速推理生成高质量图像。该技术提供适用于FLUX.1-dev、SD3、SDXL和SD1.5等基础模型的LoRA和UNet检查点,并与ControlNet等技术兼容。Hyper-SD可应用于文本生成图像、涂鸦生成等多种场景,为AI图像创作提供高效便捷的解决方案。
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-scripts - Stable Diffusion模型训练全能工具包
GithubLoRASD-TrainerStable DiffusionWebUI开源项目训练工具
SD-Trainer为Stable Diffusion模型训练提供了全面解决方案。这个开源项目整合了图形界面、一键式环境配置和多种训练脚本,支持LoRA和Dreambooth等技术。通过WebUI,用户可以轻松管理训练流程,使用Tensorboard跟踪进度,并借助标签编辑器优化数据集。SD-Trainer简化了模型训练过程,让创作者和开发者能够更高效地定制Stable Diffusion模型。
LoRA - 大型语言模型的低秩适配方法与参数节省
DeBERTaGLUEGPT-2GithubLoRARoBERTa开源项目
LoRA通过低秩分解矩阵实现大型语言模型的低秩适配,减少了训练参数数量,实现高效的任务切换和存储节省。它在GLUE基准测试中的表现与完全微调相当或更好,同时显著降低了参数需求。LoRA支持RoBERTa、DeBERTa和GPT-2等模型,并已集成到Hugging Face的PEFT库中,提供了便捷的适配解决方案。
LFM - 潜空间流匹配实现高效图像生成
Flow MatchingGithubPyTorch图像生成开源项目潜在空间生成模型
LFM项目创新性地将流匹配应用于预训练自编码器的潜空间,显著提升高分辨率图像生成的效率。这种方法不仅在计算资源有限的情况下保持了图像质量,还首次将条件生成任务融入流匹配框架。经过广泛测试,LFM在多个数据集上均取得了优异的定量和定性结果。
mLoRA - 为大型语言模型提供高效多LoRA适配器构建
GithubLoRA适配器mLoRA大语言模型开源框架开源项目高效微调
mLoRA 是一个开源框架,旨在高效地对多个大型语言模型 (LLMs) 进行 LoRA 和其变体的微调。其主要功能包括同时微调多个 LoRA 适配器、共享基础模型、优化的流水线并行算法,并支持多种 LoRA 变体和偏好对齐算法。mLoRA 可在普通硬件上高效运行,支持多种模型和算法,有助于节省计算和内存资源。通过参考文档可了解如何快速部署和使用 mLoRA。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
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。
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