DEADiff

DEADiff模型实现高效风格化图像生成

DEADiff 图像风格化文本到图像生成扩散模型计算机视觉 Github 开源项目

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。

waifu-diffusion - 动漫图像生成工具，兼容Gradio和Colab平台

AI绘画GithubHuggingfacewaifu-diffusion动漫生成开放许可开源项目模型生成艺术

waifu-diffusion是一个专注于高质量动漫图像生成的文本到图像扩散模型，通过精细化训练来提升图像效果。支持通过Gradio和Colab平台操作，用户可以方便地生成和编辑图像。该模型开源并符合CreativeML OpenRAIL-M许可证，允许自由使用包括商业用途。感谢Stability AI和Novel AI的大力支持，该项目对外开放Discord社区促进用户交流。在应用方面，该模型可根据文本生成动漫风格图像，为娱乐和艺术创作提供新选择。

LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术突破图像处理新境界

AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散

LayerDiffuse是一个开源图像处理项目，专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台，未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码，为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具，LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。

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。

PAIR-Diffusion - 多模态对象级图像编辑的开源解决方案

GithubPAIR Diffusion图像编辑多模态对象级别开源项目扩散模型

PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能，可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发，兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现，并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。

perfectlevel10 - 通过稳定扩散技术革新图像生成

AI绘图GithubHuggingfacediffusersstable-diffusion图像生成开源项目文本转图像模型

PerfectLevel10结合稳定扩散和文本转图像技术，旨在提升图像生成的质量和效率。使用长尾关键词如稳定扩散和diffusers，该项目适用于多种应用场景，并提供详细的项目信息、更新和使用案例，方便用户获取所需的信息。

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。

365 - 基于ReVAnimated和Liberte Redmond模型的高级文图生成技术

GithubHuggingfacediffusers人工智能动画图像生成开源项目模型稳态扩散

项目结合ReVAnimated和Liberte Redmond模型，拓展文图生成技术。支持多种风格如写实、动漫和卡通，适合多样创意应用。采用diffusers库及Incredible World VAE，保障高质量输出，为创意表达提供新动力。

q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法

GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化

Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度，同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成，还可用于文本引导的图像生成，首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。

stable-diffusion-3.5-large - 多模态扩散变换器模型实现高质量图像生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5人工智能模型多模态扩散变换器开源项目文本生成图像模型深度学习

Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI开发的新型文本到图像生成模型。采用多模态扩散变换器架构，改进了图像质量、排版和复杂提示理解能力。模型支持研究及部分商业用途，可通过ComfyUI、Hugging Face等多种方式使用。结合多个预训练文本编码器和QK归一化技术，在提示遵循度和图像美学质量方面表现优异。

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。

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