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Radiata

基于Diffusers的全方位稳定扩散和TensorRT加速工具

Radiata 是一个基于 diffusers 的稳定扩散 WebUI,提供稳定扩散、稳定扩散 XL 和 TensorRT 加速等功能。通过简单的 Git 和 Python 安装步骤,可以快速部署并享受高效的模型推理体验。同时支持 ControlNet 插件和 Lora & Lycoris 模型扩展,增强工具的灵活性和功能性。适用于 Windows 和 Linux 系统,详细文档参见官方网站。

HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
stable-diffusion-webui - 全面增强的图像生成和编辑界面
AI生图热门
Stable Diffusion web UI是一个基于Gradio库实现的网络界面,提供了原始的txt2img和img2img模式,一键安装和启动脚本,以及多种图像编辑功能如外延画、内填画、色彩素描等。此外,它还支持多样的图像处理技术,如GFPGAN人脸修复、CodeFormer面部修复工具、各类神经网络放大技术,并允许用户在生成图像过程中修改生成参数,支持多种采样方法和算法优化,为用户提供强大的图像生成和编辑能力。
Diffus - 高精度Stable Diffusion图像生成平台
AI工具AI绘图Stable Diffusion人工智能艺术图像生成深度学习
Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。
stable-diffusion-xl-demo - 基于Stable Diffusion XL的开源AI图像生成WebUI
GithubStable Diffusion XL图像生成开源项目机器学习深度学习生成式AI
stable-diffusion-xl-demo是基于Stable Diffusion XL 1.0的Gradio演示WebUI。该项目集成了LCM LoRA和SSD-1B模型,提高了图像生成速度。它提供简便的安装和启动方法,支持多GPU并行处理,并可在Colab上运行。相比SD v2.1,SDXL无需额外调整即可生成更高质量图像。此外,项目还提供多种内存优化和性能提升选项。
HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。
stable-diffusion-nvidia-docker - 基于Docker的Stable Diffusion简易部署方案
AI绘图DockerGPUGithubStable Diffusion多GPU支持开源项目
该项目为Stable Diffusion模型提供基于Docker的部署方案,适用于Ubuntu和Windows系统。通过简单的Web UI界面,用户可在GPU设备上轻松运行Stable Diffusion,支持多GPU推理、图像到图像转换和图像修复功能。项目集成了Stable Diffusion 2.0模型,为AI图像生成技术的使用提供便捷途径。
stable-diffusion - 基于Habana Gaudi处理器实现高性能AI图像生成方案
GPU加速GithubHabanaHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目模型混合精度训练
Stable Diffusion模型在Habana Gaudi处理器上的优化配置方案。该方案集成了Hugging Face生态系统,支持高效的模型训练和部署,可在单处理器或多处理器环境下运行,适用于需要高性能图像生成的应用场景。
Real-Time-Latent-Consistency-Model - 实时潜在一致性模型,支持多种图像转换管道
CUDAControlNetDiffusersGithubLatent Consistency ModelLoRA开源项目
此项目展示了使用Diffusers进行图像转换的实时潜在一致性模型(LCM),支持img2img、txt2img、ControlNet等多种管道。需要CUDA和Python 3.10等环境支持,提供详细的安装指南和使用示例。LCM + LoRAs可以在极少步骤内完成推理,加快处理速度。项目支持Docker部署,并提供不同平台的实时演示链接。
web-stable-diffusion - 浏览器内完全独立运行的稳定扩散模型
GithubML模型部署TVM UnityWeb Stable DiffusionWebGPU开源项目机器学习编译
本项目实现了稳定扩散模型的全浏览器内运行,无需服务器支持。这项技术降低服务成本的同时增强了个性化和隐私保护。基于WebGPU和WebAssembly等技术,用户只需通过浏览器即可体验强大的AI功能。该项目利用开源生态系统,支持Python优先环境,便于开发和优化AI模型,能够广泛部署并提供可重复和可操作的工作流程。
stable-diffusion-3-tiny-random - 精简版Stable Diffusion 3模型助力AI开发调试与实验
DiffusersGithubHuggingfacestable-diffusion-3图像生成开源项目模型模型调试深度学习
stable-diffusion-3-tiny-random是基于Stable Diffusion 3的精简版模型,专为AI开发调试和快速实验设计。该项目采用小型模型结构和随机初始化参数,保留原始模型核心功能。它为开发者提供轻量级环境,便于进行测试、优化和创新,无需大量计算资源。这一工具适合深度学习研究人员和AI艺术家快速验证概念和调试算法。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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