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。

cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法

CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑

该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子，并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像，利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南，包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容，通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。

elldrethSLucidMix - 文本到图像生成工具，专注于细节增强

GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image人工智能绘图卡通艺术开源项目模型

本模型通过集成zVAE和stable-diffusion-diffusers技术，实现高细节度图像生成，广泛应用于卡通角色和广告设计。项目持续更新，与多位知名艺术家合作，兼具多样风格和细致表现力。

deforum-stable-diffusion - 开源AI图像合成项目支持2D/3D动画生成

AI艺术Deforum Stable DiffusionGithub图像合成开源项目机器学习

Deforum Stable Diffusion是一个开源AI图像合成项目，支持生成插值、2D和3D动画。该项目提供CLIP、美学和调色板条件控制等功能，使稳定扩散技术更易于使用和定制。尽管目前已停止维护，用户仍可通过fork继续开发。Deforum为创作者提供了灵活的AI图像生成工具，可用于创作短视频、艺术动画、视觉效果等领域，为视频制作和创意内容创作提供强大支持。

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。

ponyDiffusion-V6-XL-Turbo-DPO - 基于Diffusers的高效文本生成图像模型

AI绘图GithubHuggingfacePony DiffusionSafetensorsText-to-Image开源项目模型深度学习模型

Pony Diffusion V6 XL Turbo DPO的Diffusers版本保留了原模型的文本到图像生成能力。该版本采用Diffusers框架，提高了处理效率和兼容性。模型支持Safetensors格式，适用于创建多样化的图像内容。这一开源项目为艺术创作和设计应用提供了有力工具。

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。

Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总

Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率

stable-diffusion-2-base - 先进的AI文本到图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图图像生成开源项目机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v2-base是一种基于潜在扩散技术的AI图像生成模型。它可根据文本提示生成高质量图像，适用于多种创意场景。该模型在经过筛选的LAION-5B数据集上训练，具备出色的图像生成能力。然而，它也存在一些局限性，如无法生成可读文本。此模型仅供研究使用，不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v2-base代表了AI图像生成领域的重要进展。

stable-diffusion-3.5-medium - MMDiT-X高效能文本到图像生成技术

GithubHuggingfaceQK正则化Stable Diffusion图像质量提升多模态扩散变压器开源项目文本生成图像模型

Stable Diffusion 3.5 Medium是一款MMDiT-X模型，提升文本到图像生成的图像质量和资源效率。通过多模态扩散变压器结合QK标准化技术，该模型在多分辨率生成和文本理解方面表现出色，适合设计、创作与研究领域，年收入低于100万美元的用户可免费使用。

stable-diffusion-3-medium - 革新性文本生成图像技术

GithubHuggingfaceStable Diffusion 3人工智能模型内容创作开源项目文本生成图像机器学习模型

Stable Diffusion 3 Medium是Stability AI开发的新一代文本生成图像模型。该模型采用多模态扩散变换器技术，大幅提升了图像质量、文字渲染和复杂提示理解能力。经过10亿张图像预训练和3000万张高质量图像微调，该模型在艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域展现出卓越性能，同时保持了较高的资源效率。

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