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SDT

生成可定制风格的在线和离线手写体

SDT手写生成写作风格解耦在线中文手写CVPR 2023Github开源项目

该项目提出了一种名为SDT的风格解缠变压器，可生成具有特定内容和风格的手写体。相较于现有的RNN方法，SDT能够区分书写者和字符的风格差异，提高模仿性能。此外，该项目还延伸至离线手写体生成，显著改进了中文离线手写体的生成质量。最近的更新包括发布教程和代码，支持用户自定义手写体风格合成，新方法One-DM也已被ECCV 2024接收。

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介绍相关项目
3d-rendering-style-beta2-sdxl - 基于Stable Diffusion XL的3D动漫风格图像生成模型
3DCGAI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫开源项目文本生成图像模型
3d-rendering-style-beta2-sdxl是基于Stable Diffusion XL的模型，用于生成3D动漫风格图像。该模型结合3D渲染技术和动漫美学，可用于创建角色设计和场景构建。它是原始3D渲染风格模型的改进版本，为创作者提供了一种新的图像生成工具。
Hyper-SD - 快速生成高质量图像的扩散模型加速技术
ControlNetGithubHuggingfaceHyper-SDLoRASDXLtext-to-image开源项目模型
Hyper-SD是一种扩散模型加速技术,通过1到8步的快速推理生成高质量图像。该技术提供适用于FLUX.1-dev、SD3、SDXL和SD1.5等基础模型的LoRA和UNet检查点,并与ControlNet等技术兼容。Hyper-SD可应用于文本生成图像、涂鸦生成等多种场景,为AI图像创作提供高效便捷的解决方案。
TCD-SDXL-LoRA - 创新扩散模型蒸馏技术助力高质量图像快速生成
GithubHuggingfaceLoRAStable DiffusionTCD开源项目快速采样文本生成图像模型
TCD是一款基于轨迹一致性蒸馏原理的开源项目，通过少步采样技术实现快速图像生成。该技术在保持高质量生成效果的同时，支持灵活调节采样步数和细节程度。作为SDXL的扩展模型，TCD可与社区模型、LoRA、ControlNet等技术无缝集成，并解决了传统对抗训练中的模式崩溃问题。
SSD-1B - 轻量高效的Stable Diffusion文图生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceSSD-1BStable Diffusion开源项目文本生成图像模型知识蒸馏
SSD-1B是Stable Diffusion XL的蒸馏版本,将模型参数减少50%,同时推理速度提升60%。通过知识蒸馏技术,SSD-1B融合多个专家模型的优势,保持了高质量的文图生成能力。该模型支持多种输出分辨率,适用于艺术创作、教育和研究等领域。在A100和RTX 4090 GPU上,SSD-1B比原版SDXL模型更快,为实时应用提供了高效选择。
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。
stable-diffusion-3.5-large-turbo - 高效创新的4步快速文生图AI模型
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5图像生成开源项目模型深度学习生成式AI
Stable Diffusion 3.5大型快速版是一款基于多模态扩散变换器架构的高效文生图模型。它采用对抗性扩散蒸馏技术和三个预训练文本编码器，仅需4步即可完成推理。该模型在图像质量、文本理解、字体渲染和资源效率方面均有显著提升，适用于艺术创作、教育工具和生成模型研究等领域。模型遵循严格的安全准则和使用政策，为用户提供可靠的AI图像生成解决方案。
SDXL Turbo - 革新性实时文本转图像AI技术
AI工具AI绘图SDXL Turbo文本生成图像深度学习计算机视觉
SDXL Turbo运用先进的对抗性稳定扩散蒸馏技术，实现单步快速生成高质量图像。此模型适用于实时应用场景，在艺术创作、教育研究等领域展现广泛前景。用户可通过在线平台免费体验SDXL Turbo，亲身感受AI即时图像生成的强大功能。
SiT - 可扩展插值变换器 融合流模型和扩散模型的图像生成新方法
GithubSiT图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
SiT项目开发了可扩展插值变换器，这是一种基于扩散变换器的生成模型。通过灵活连接分布，SiT实现了对动态传输生成模型的模块化研究。在条件ImageNet 256x256基准测试中，SiT以相同的骨架和参数超越了DiT，并通过优化扩散系数获得了2.06的FID-50K分数。项目提供PyTorch实现、预训练模型和训练脚本，推动了图像生成技术的进步。
control_v11p_sd15_lineart - 专注线稿转换的AI图像生成器
AI绘画ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型线稿
control_v11p_sd15_lineart通过ControlNet技术将线稿转换为完整图像,与Stable Diffusion v1-5深度集成。该模型接收线稿和文本描述作为输入,输出高品质的图像成果。这一开源项目为数字艺术创作、插画设计等领域提供了便捷的线稿转换工具。
sd-scripts - Stable Diffusion模型训练与生成的综合脚本工具库
GithubLoRAStable Diffusion图像生成开源项目机器学习模型训练
sd-scripts是一个专为Stable Diffusion模型开发的脚本库,集成了多种训练方法如DreamBooth、微调、LoRA和Textual Inversion。此外,它还提供了图像生成和模型转换功能。该项目包含训练脚本、数据准备工具和配置选项,有助于优化AI艺术创作流程。
相关项目
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