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2_rectified_flow_from_sd_1_5

基于Stable Diffusion微调的快速文本生成图像模型

2-Rectified Flow模型是对Stable Diffusion 1.5的改进,采用文本条件重流技术实现快速高质量图像生成。项目在GitHub开源,提供了完整的训练过程、MS COCO 2017数据集上的评估结果以及使用方法。该模型在少步生成和图像质量方面都有出色表现,为文本到图像生成领域贡献了新的解决方案。

InstaFlow - 基于Rectified Flow的单步高质量图像生成技术
GithubInstaFlow人工智能图像生成开源项目文本生成图像深度学习
InstaFlow是一种基于Rectified Flow技术的单步图像生成器。该技术能生成接近Stable Diffusion质量的图像,同时大幅降低计算资源需求。InstaFlow通过直接将噪声映射到图像,避免了扩散模型的多步采样过程,将推理时间缩短至约0.1秒,比Stable Diffusion提高了约90%的效率。此外,InstaFlow还具有高质量输出和简单高效的训练过程等特点。
RectifiedFlow - 直线路径优化的快速数据生成与传输技术
GithubRectified Flow图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
RectifiedFlow是一种新型机器学习方法,通过连接样本间的直线路径并学习ODE模型,建立分布间的传输映射。该方法反复优化ODE轨迹,实现高效的一步生成,在保持多样性的同时提高了FID指标。RectifiedFlow在生成建模和无监督域转移方面具有广泛应用前景,为图像生成和数据处理领域提供了新的解决方案。
stable-diffusion-2 - 高分辨率文本到图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成工具,支持768x768高分辨率输出。该模型采用OpenCLIP-ViT/H文本编码器,在LAION-5B数据集上训练而成。它提供多个预训练检查点,包括基础模型、深度条件模型和放大模型,适用于艺术创作、设计和研究等领域。Stable Diffusion v2在图像生成质量和多样性方面有显著提升,为AI图像创作提供了新的可能。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型,实现高质量图像创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型,通过595k步fine-tuning优化,能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域,但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途,不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型,支持多样化创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术,它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体,包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域,但存在一些局限性,如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途,不应用于生成有害或违法内容。
stable-diffusion-2-1-base - 基于稳定扩散技术的高质量文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
stable-diffusion-2-1-base是Stability AI开发的文本到图像生成模型,基于潜在扩散技术。该模型在大规模图像数据集上训练,可根据文本提示生成512x512分辨率的高质量图像。相比之前版本,2.1版本在图像质量和文本理解能力上有所提升。模型适用于艺术创作、设计辅助等场景,可通过Hugging Face Diffusers库轻松使用。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像AI生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练,可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究,但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供,但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。
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。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的AI文本到图像生成模型
GithubHuggingfacediffusers人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响
Stable Diffusion v1.5是一款基于扩散技术的文本到图像生成模型。该模型能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像,适用于艺术创作、设计辅助等多个领域。通过简单的文本提示词,用户可以控制图像生成过程。Stable Diffusion v1.5在图像质量和多样性方面较前代有显著提升,为AI图像生成领域提供了有力支持。
stable-diffusion-2-1-realistic - Stable Diffusion 2.1衍生的高质量写实图像生成模型
DiffusersGithubHuggingfacePhotoChatStable Diffusion开源项目微调文本生成图像模型
stable-diffusion-2-1-realistic是一个基于Stable Diffusion 2.1的改进模型,专注于生成高质量的写实图像。该模型通过120对精选的图像-文本数据进行微调,能够生成逼真的人像和场景。模型支持英语提示词输入,并提供了优化的提示词模板和负面提示词建议,有助于提升输出质量。开发者可以通过Hugging Face Diffusers库集成该模型,也可使用在线推理API快速体验其功能。
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