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Wuerstchen

基于高度压缩潜在空间的文本到图像生成模型

Würstchen通过在高度压缩的潜在空间中进行文本条件处理,能够实现42倍压缩并保留高质量的图像重构。该模型的多阶段压缩策略显著降低了训练时间和计算成本。用户可以借助Colab和diffusers库使用Würstchen生成文本到图像的内容,同时提供Stage B和Stage C的训练脚本便于用户自行训练模型。详细信息请查看官方文档和论文。

wuerstchen-prior - 文本驱动的图像生成 极致压缩实现高效推理
GithubHuggingfaceWürstchen压缩空间开源项目扩散模型文本生成图像模型计算成本节约
Würstchen项目采用创新的两阶段压缩方法,实现了高达42倍的空间压缩,显著降低了文本到图像的生成成本。初步压缩由VQGAN完成,随后扩散自编码器进一步优化。关键的Stage C在小型潜空间中高效运行,适应高分辨率图像如2048x2048,仍保持对计算资源的低需求。使用固定预训练的文本编码器CLIP ViT-bigG/14,该模型能够经济高效地产生基于文本提示的高质量图像。
wuerstchen - 提供42倍空间压缩的高效文本到图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceWürstchen图像压缩开源项目损失重建模型模型开发
模型通过先进的42倍空间压缩技术革新文本到图像生成,大幅降低计算成本,提速推理过程。其双阶段结构,包括VQGAN和Diffusion Autoencoder,在广泛的图像分辨率下保持优良表现。尽管存在细节重建问题,尤其在面部和手部图像中,它仍是一个极具潜力的开源项目,适用于多语言图像生成与修改。
stable-cascade-prior - 探索高效图像生成与文本到图像转换模型
GithubHuggingfaceStable Cascade图像压缩开源项目文本生成图像模型模型效率生成模型
Stable Cascade Prior基于Würstchen架构,是一种高效的图像生成模型。其显著优势在于快速的推理速度和低昂的训练成本。依靠卓越的图像压缩能力,该模型可以将1024x1024图像压缩至24x24而不丢失细节,非常适合需要高效生成的场景。支持包括finetuning在内的多种扩展,并在提示对齐和美学质量上表现出色,适用于研究、教育、艺术设计等领域。访问其GitHub仓库,了解更多功能与使用案例。
distilbert-base-german-cased - 轻量级德语BERT预训练模型
DistilBERTGithubHuggingface开源项目德语机器学习模型自然语言处理预训练模型
distilbert-base-german-cased是一个基于知识蒸馏技术的德语BERT压缩模型。该模型在维持BERT基础功能的同时减少了模型体积和运算资源消耗,可用于资源受限环境下的德语自然语言处理任务。模型支持大小写敏感的文本处理功能。
bigaspv2lustify-v10-sdxl - 高精度的文本生成图像模型,提升视觉真实性
GithubHuggingfacestable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型现实主义
该项目展示了一个结合Stable Diffusion技术的先进文本生成图像模型,能够生成非常逼真的图像效果。由用户ffjggrtbjibv创建,其模型适用于复杂图像创建与需要真实效果的场景。凭借现代化的图像生成算法,这个模型在图像质量和细节表现上得到显著提升,为创作提供更大的灵活性与创意空间。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型,实现高质量图像创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型,通过595k步fine-tuning优化,能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域,但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途,不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
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。
Text-to-Image - 开源SDXL文本生成图像模型支持自定义训练及API调用
GithubHuggingfaceLoRASDXL图像生成开源项目文生图模型稳定扩散
该项目为基于stable-diffusion-xl-base-1.0的LoRA微调模型,通过madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix进行VAE训练优化。项目提供Hugging Face API接口,开发者可使用Python实现文本到图像的转换功能。模型采用Safetensors格式发布,方便开发者进行集成部署和二次开发
SauerkrautLM-Nemo-12b-Instruct - 高效微调大语言模型的资源节约技术展示
GithubHuggingfaceSauerkrautLM-Nemo-12b-InstructSpectrum Fine-TuningVAGO solutions开源项目德英数据集模型语言模型微调
SauerkrautLM-Nemo-12b-Instruct项目演示了通过Spectrum微调技术实现大语言模型资源高效微调的可能性。采用精心构建的德英Sauerkraut Mix v2数据集,只需微调模型25%层数,即可优化12亿参数的性能,显著提升德语与英语能力,并有助于多语言技能的整体提升。模型在Hugging Face排行榜表现卓越,验证了跨语言增强能力的重要价值,同时保留大部分既有知识。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型,依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量,同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置,还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型,适配快速高效图像生成需求。
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