DragDiffusion

基于扩散模型的交互式图像编辑工具

DragDiffusion 图像编辑扩散模型交互式人工智能 Github 开源项目

DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑，允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑，集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术，提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。

dreamlike-diffusion-1.0 - 经过艺术优化的Stable Diffusion图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习模型艺术创作

Dreamlike Diffusion 1.0通过对Stable Diffusion 1.5的艺术风格优化，提供了更强的艺术创作能力。模型支持512x768等多种分辨率配置，可生成肖像和风景作品。通过Python Diffusers、Gradio界面支持多平台使用，开放非商业用途部署，商业应用需获得授权。关键词dreamlikeart可增强作品的艺术效果。

DiffIR - 创新扩散模型提升图像修复效率

DiffIRGithubICCV2023图像恢复开源项目扩散模型深度学习

DiffIR是一种专为图像修复设计的创新扩散模型。它结合了紧凑的图像修复先验提取网络、动态图像修复变换器和去噪网络，相比传统扩散模型实现了更快速、稳定的图像恢复。在多项图像修复任务中，DiffIR展现出最先进的性能，同时大幅降低计算成本，为图像修复技术开辟了新的发展方向。

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。

Collaborative-Diffusion - 多模态控制的面部生成与编辑，协作扩散模型

CVPR 2023Collaborative DiffusionGithubMMLab@NTU多模态脸部生成开源项目脸部编辑

Collaborative Diffusion项目展示了如何通过多模态控制生成和编辑面部图像，保证生成结果与输入条件一致。该项目使用动态扩散器在每一步选择性处理不同模态，确保身份信息的准确性。最新更新包括对FreeU的支持、单模态面部生成推理脚本，以及适用于不同分辨率的模型训练和推理代码，满足多样化应用需求。

lutDiffusion_v09Beta - LUT与Stable Diffusion结合的图像生成技术

GithubHuggingfaceLUT-Diffusion开源项目技术热点文字转图像模型稳定扩散

此开源项目融合Stable Diffusion与色彩查找表（LUT）技术，作为一款文本到图像生成工具。通过Huggingface的API，用户能够进行色彩转换，生成复古风格的高质量影像。该工具在图像生成中展现出良好的应用潜力，适用于艺术创作与商业设计。

sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型

CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型

sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型，通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库，可生成高质量的图像变体，主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本，相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现，但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。

diffusion-rig - 基于个性化先验的人脸外观编辑技术

DiffusionRigGithub个性化先验人脸编辑开源项目扩散模型计算机视觉

DiffusionRig是一个基于扩散模型和3D面部重建的人脸外观编辑项目。它通过学习个性化先验知识，实现了对光照、表情和头部姿势等属性的精准调整，同时保持身份特征。该项目首先在FFHQ数据集上训练通用模型，然后可快速适应个人照片集。DiffusionRig为人像编辑和虚拟试妆等应用提供了新的技术方案。

DiffSketcher - 基于文本生成高质量矢量草图的新方法

AI绘图DiffSketcherGithub向量草图合成开源项目文本引导潜在扩散模型

DiffSketcher是一个基于潜在扩散模型的文本引导矢量草图合成项目。它可以根据文本描述生成高质量的矢量草图,支持素描、油画和彩色图像等多种风格。该项目提供灵活的参数配置,如调整笔画数量和迭代次数,并支持与风格迁移技术结合。DiffSketcher为艺术创作和图像生成领域提供了新的可能性。

stable-diffusion-2-gui - Stable Diffusion v2.1的Gradio应用，支持多种图像生成和处理功能

DiffusersGithubGradioHugging FaceStability AIStable Diffusion开源项目

该页面介绍了一个适用于Stable Diffusion v2.1的Gradio应用，支持文本到图像、图像到图像、图像修复、图像放大和深度到图像等多种功能。此项目由Stability AI和Hugging Face提供支持，可在Colab平台上运行。

stable-diffusion-2-inpainting - 基于扩散模型的高分辨率图像生成和修复工具

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习计算机视觉

stable-diffusion-2-inpainting是一个基于扩散模型的图像生成和修复工具。该模型能根据文本提示生成高质量图像，并支持高分辨率图像修复。它采用LAMA的掩码生成策略，结合掩码图像的VAE潜在表示作为额外条件。该模型在英语提示下效果最佳，适用于艺术创作、设计和研究等领域。然而，它也存在一些局限性，如无法生成可读文本，对复杂任务表现欠佳。使用时应注意避免生成有害或带有偏见的内容。

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