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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。

sd15 - 开源AI图像生成模型
GithubHuggingfaceOpenRAIL开源开源项目模型版权许可证软件
Stable Diffusion 1.5是一个基于OpenRAIL许可的开源AI图像生成模型。该模型能根据文本描述生成高质量、多样化的图像,支持文本到图像生成、图像编辑和风格迁移等任务。它广泛应用于艺术创作、设计和内容生成领域,为创作者提供了强大而灵活的工具。
stable-diffusion-3-medium - 基于多模态扩散变换器的开源AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion 3人工智能绘画图像生成模型开源项目文本生成图像模型非商业许可
Stable Diffusion 3 Medium是Stability AI开发的文本生成图像模型,采用多模态扩散变换器(MMDiT)架构,集成OpenCLIP、CLIP和T5三种文本编码器。模型通过10亿图像预训练和3000万张图像微调,支持图像生成、字体排版等功能。提供多种模型变体,可通过ComfyUI或API使用,仅限非商业研究用途。
testSCG-Anatomy-Flux1 - 文本到图像生成功能及稳定扩散技术概览
AI绘图GithubHuggingfaceSafetensorsstable-diffusion开源项目模型模型下载生成艺术
项目特色在于结合黑森林实验室的FLUX.1基础模型,采用LoRA和diffusers技术以实现高效的文本到图像转换。支持Safetensors格式的模型权重下载,能够处理多领域的图像生成任务,适用于视觉设计和创意行业。通过应用先进技术,提升图像生成的性能和可靠性。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术,以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩,从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇,体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
stable-diffusion-v1-5-inpainting - 稳定扩散修复模型,提升图像生成与修复能力
GithubHuggingfaceStable Diffusion Inpainting人工智能绘画创意图片生成图像修复开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一种基于潜在扩散模型的图像生成工具,通过文本提示生成高质量图像,支持遮罩修复。其在LAION-5B数据集上进行训练,应用于艺术和设计领域,具备生成逼真图像的能力,但在复杂文本处理上存在局限。遵循CreativeML OpenRAIL-M许可,可保证合理安全使用。了解训练和应用场景将有助于更有效地进行创新项目开发。
stable-diffusion-3-medium-diffusers - 先进的文本生成图像技术
AI绘图GithubHuggingfaceMMDiTStable Diffusion 3开源项目文本生成图像模型非商业用途
Stable Diffusion 3 Medium 是 Stability AI 开发的文本生成图像模型,采用多模态扩散变换器技术。该模型在图像质量、文字渲染和复杂提示理解方面表现出色,同时提高了资源使用效率。它使用三个预训练文本编码器,能够根据文本描述生成高质量图像。该模型开放非商业研究用途,并提供商业授权选项。
stable-diffusion-3.5-large-turbo - 高效创新的4步快速文生图AI模型
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5图像生成开源项目模型深度学习生成式AI
Stable Diffusion 3.5大型快速版是一款基于多模态扩散变换器架构的高效文生图模型。它采用对抗性扩散蒸馏技术和三个预训练文本编码器,仅需4步即可完成推理。该模型在图像质量、文本理解、字体渲染和资源效率方面均有显著提升,适用于艺术创作、教育工具和生成模型研究等领域。模型遵循严格的安全准则和使用政策,为用户提供可靠的AI图像生成解决方案。
stable-diffusion-2-1-unclip - 基于文本和图像嵌入的Stable Diffusion 2.1增强版
GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型模型卡训练数据限制与偏见
Stable Diffusion 2.1的增强版可接受CLIP图像嵌入并生成图像变体,通过噪声水平调节控制。适用于艺术创作、设计和研究用途,探索生成模型的偏见和局限。开发者为Robin Rombach和Patrick Esser,使用CreativeML Open RAIL++-M开放许可,但需注意生成的内容可能存在偏见或不当风险。
stable-diffusion-2-1-base-custom - 基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型用于图像生成
AI绘图Custom DiffusionGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型深度学习
stable-diffusion-2-1-base-custom是基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型,采用Custom Diffusion技术训练。该模型支持diffusers库,能够将文本转换为高质量图像。开发者可以通过Python代码调用模型进行图像生成。作为开源项目,它为AI艺术创作和图像生成应用提供了有力支持。然而,模型的具体训练数据和潜在局限性尚未明确。
stable-video-diffusion-img2vid-xt - 图像到视频转换模型Stable Video Diffusion实现动画生成
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是Stability AI开发的扩散模型,可将静态图像转换为短视频。该模型生成25帧、576x1024分辨率的视频片段,视频质量优于同类产品。适用于艺术创作、教育工具等场景,支持商业和非商业用途。模型存在视频较短、不支持文本控制等局限性。开发者可通过GitHub上的开源代码使用该模型。
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