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stable-diffusion-v1-5

先进的文本到图像AI生成模型

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。

Stability AI - 多模态生成式AI技术的开源先锋
AI工具Stable Diffusion图像生成开源模型生成式AI视频生成
Stability AI专注于开发多模态生成式AI技术,提供开源模型如Stable Diffusion 3(图像生成)、Stable Video Diffusion(视频生成)、Stable Audio 2.0(音频生成)和StableLM(语言处理)。公司致力于通过开放模型和灵活许可,为全球用户提供先进AI解决方案,支持商业和非商业应用,以激发人类创造潜能。
Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers图像生成开源项目文本生成图像模型
Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型,适用于文本到图像的转换,为用户提供高质量的生成效果。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数,即可在短时间内完成训练,并减少存储需求。项目还支持多概念组合,附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
dreamshaper-xl-turbo - 提升文本到图像处理性能的Stable Diffusion模型
DiffusersGithubHuggingfaceStable Diffusion动漫图像生成开源项目模型艺术
该模型基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0进行精细调优,结合Diffusers工具包,优化文本到图像生成流程,具备高效和多样化的图像生成能力,适用于多种艺术风格。
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。
mklan-aio-nsfw-aio-nextgen-xlv2-sdxl - Stable Diffusion XL图像模型实现真实与动漫风格融合
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫开源项目文生图模型真实感
基于Stable Diffusion XL开发的图像生成模型,整合了真实感和动漫风格的表现特点。模型通过diffusers框架实现文本到图像的转换,可用于生成写实照片、动漫角色、游戏场景和动物图像等多种类型的内容
insaneRealistic_v1 - Stable Diffusion驱动的超写实人像生成模型
CivitaiGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画开源项目文本转图像模型真实感渲染
insaneRealistic_v1是一个基于Stable Diffusion的文本到图像模型,专门用于生成超高真实度的人像。此模型能创建细节丰富的人物图像,精确呈现面部特征、肤质、发型和表情等细节。适用于需要高质量、逼真人像的各种应用场景,如艺术创作、虚拟角色设计等。作为开源项目,insaneRealistic_v1为开发者和研究者提供了探索高度写实人像生成技术的平台。在Civitai平台上发布后,该模型在数字艺术创作、游戏开发和虚拟现实等领域展现出广泛的应用前景,为用户提供了一个强大而灵活的人像创作工具。
x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编
GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署
该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术,旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试,用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具,用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行,提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。
stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现,支持自定义参数
该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现,支持文本生成图像与图像生成图像的操作,允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库,适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用,并且借鉴了多个知名开源库,是学习和实践的理想资源。
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 - AI驱动的图像生成和局部修复模型 支持高分辨率编辑
GithubHuggingfaceSDXL人工智能修复图像生成开源项目模型绘画
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1是基于Stable Diffusion XL的AI图像生成和修复模型。该模型支持根据文本提示生成逼真图像,并能进行局部编辑和修复。采用1024x1024分辨率训练,可实现高质量图像处理。用户通过提供原图、蒙版和文本描述,即可完成精准图像编辑。这一工具适用于艺术创作、设计和研究等领域,但仍存在一些限制,例如无法生成可读文本。
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