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DreamlikePhotoReal2

高细节增强的超现实图像生成模型

Dreamlike PhotoReal 2模型通过集成840K VAE进行优化,突出细节。该项目结合稳定扩散与文本转图像技术,使其有能力生成高细节和照片级逼真的图像,如乡间别墅的少女或东京街头的时尚女性。该模型专为需要更高精度图像生成的艺术与设计工作者设计,兼容diffusers库。

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。
Dreambooth-Stable-Diffusion - 使用Dreambooth-Stable-Diffusion进行个性化AI训练的指南
DreamboothGPU训练GithubJoePenna开源项目影像生成稳定扩散
Dreambooth-Stable-Diffusion项目是一个平台,支持用户在多种环境如Vast.ai、Google Colab以及本地计算机上训练AI模型。该工具适用于电影制作人、概念艺术家和设计师,用于创建和训练个性化角色和风格。项目同时提供详尽的设置指南和教程,支持多种操作环境,旨在提高工作效率和用户体验。
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型,通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术,实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景,同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成,并在CVPR 2024上发表。
StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架
AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习
StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。
SOREAL - 云端AI图像生成与个性化模型平台
AI图像生成AI工具AI绘图工具SOREAL Studio个性化AI模型自定义AI图像
SOREAL是一个云端AI图像生成平台,集成了Stable Diffusion 1.5和Dreambooth Studio功能。用户通过文字描述即可快速生成定制AI图像,还可上传照片创建个性化AI模型。该平台简化了AI图像生成流程,适用于设计、营销、艺术创作等多种创意场景,为探索和应用AI图像技术提供了便捷途径。
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。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成
3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习
Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型,采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成,提供预训练权重、推理和训练代码,以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径,可应用于艺术设计等多个领域。
DMD2 - 改进分布匹配蒸馏的快速图像合成技术
AI绘图DMD2Github图像生成开源项目文本生成图像模型蒸馏
DMD2是一种改进的分布匹配蒸馏技术,用于快速图像合成。通过消除回归损失、集成GAN损失和支持多步采样,该技术显著提升了图像生成的质量和效率。在ImageNet-64x64和COCO 2014数据集上,DMD2的FID评分超越原始模型,同时将推理成本降低500倍。此外,DMD2还能生成百万像素级图像,在少步方法中展现出卓越的视觉效果。
GaussianDreamer - 通过桥接 2D 和 3D 扩散模型从文本快速生成到 3D 高斯
2D扩散模型3D扩散模型3D生成CVPR 2024GaussianDreamerGithub开源项目
本文客观介绍了通过整合2D和3D扩散模型的快速3D对象生成框架GaussianDreamer。3D扩散模型提供初始几何信息,而2D扩散模型则增强了其几何和外观。GaussianDreamer在单个GPU上可在15分钟内生成高质量的3D实例,比现有方法更快。生成的3D实例支持实时渲染,可方便地整合到动画和仿真管道中。
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