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flux-lora-film-noir

以高对比黑白风格生成电影胶片风格的图像

该项目通过FLUX.1-dev基础模型生成高对比的黑白影像,使用“in the style of FLMNR”触发Film Noir风格的图像。此技术融合了LoRA与Stable Diffusion,呈现出电影胶片风格,适用于创作戏剧性阴影和高强度场景的艺术效果。项目采用非商业许可,便于探索和下载使用,并提供丰富示例以展示其应用潜力。

Analog - 了解如何通过图像生成技术重现70年代复古风格
AI绘图Analog DiffusionGithubHuggingface复古开源项目文本转图像模型稳定扩散
项目将Analog Diffusion与Paramount系列及Stable Diffusion技术结合,生成复古风格图像,通过多模型融合实现丰富的艺术表现,适合摄影和媒体艺术领域的应用。
lutDiffusion_v09Beta - LUT与Stable Diffusion结合的图像生成技术
GithubHuggingfaceLUT-Diffusion开源项目技术热点文字转图像模型稳定扩散
此开源项目融合Stable Diffusion与色彩查找表(LUT)技术,作为一款文本到图像生成工具。通过Huggingface的API,用户能够进行色彩转换,生成复古风格的高质量影像。该工具在图像生成中展现出良好的应用潜力,适用于艺术创作与商业设计。
FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro - FLUX.1-dev系列七模式控制网络模型助力高级图像生成
ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingface人工智能图像生成开源项目模型深度学习
FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro是一款升级版控制网络模型,集成了7种控制模式。作为FLUX.1-dev-Controlnet-Union的进阶版本,该模型经过更深入的训练,提高了图像生成的精确度。它支持与其他ControlNet模型协同工作,控制强度建议设置在0.3到0.8之间。这一多功能模型能够满足各类复杂的图像生成需求,为图像创作提供更精细的控制选项。
RetroRetro - 像素艺术生成模型,提升电影风格表现
DucHaitenRetroGithubHuggingfacePixel Artstable-diffusion图像生成复古风格开源项目模型
RetroRetro项目通过融合多种影像模型,引入DucHaitenRetro、Retro Diffusion和Stable Diffusion 1.5,提升像素艺术和电影风格图像的生成效果。在促发像素艺术风格时能高效生成,并在其他风格上亦有出色表现。用户可运用多样化提示语创作,展现热带岛屿或怀旧汽车等主题,平衡游戏与电影视觉效果。该项目为图像生成注入新活力,适合需高质量图形再现的用户。
flux.1-lite-8B-alpha-gguf - 量化模型转化与图像生成的精准实现
FreepikGithubHuggingface图像生成开源项目文本到图像模型量化非商业许可
通过GGUF转换,该项目实现了Freepik/flux.1-lite-8B-alpha模型的量化版本。该量化模型适用于ComfyUI-GGUF自定义节点的图像生成及文本转图像任务,同时遵循原始的限制和许可条款。模型文件需要存放在ComfyUI/models/unet路径下,安装说明请参见GitHub页面。该模型的量化转换有助于图像生成的灵活性。
carnival-unchained-v10-fp8-flux - Flux技术驱动的FP8模型融合真实与动漫风格
FluxGithubHuggingfacefloat8_e4m3fntext-to-image实验性转换开源项目模型
这是一个基于Carnival原始模型的实验性FP8模型转换项目,运用Flux技术融合真实与动漫风格。模型采用float8_e4m3fn格式,支持文本到图像生成,但目前仅供测试使用。由于采用特殊的浮点格式,该模型暂不支持无服务器推理API。
Thriller - 创新模型融合,提升文本到图像生成表现
GithubHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型艺术创作超现实主义超级合并
项目结合PhotoMovieXFinal与AbsoluteRemix模型,利用SuperMerger技术实现高效的文本到图像转换,致力于生成细节丰富、逼真的图像,为电影、插画及风景艺术创作提供有力支持。
flux-ip-adapter - 针对FLUX.1-dev的IP-Adapter模型用于高质量图像生成
ComfyUIFLUX.1-devGithubHuggingfaceIP-Adapter人工智能图像生成开源项目模型
该项目为FLUX.1-dev模型开发了IP-Adapter检查点,支持512x512和1024x1024分辨率的图像生成。模型持续优化中,并提供ComfyUI自定义节点和工作流程示例。用户可通过官方仓库或ComfyUI进行测试。目前处于beta阶段,可能需要多次尝试以获得最佳效果。项目遵循FLUX.1 Non-Commercial许可协议。
lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调
DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目
该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调,比dreambooth方法快两倍,支持inpainting,并且生成非常小的模型文件(1MB~6MB),便于共享和下载。兼容diffusers库,提供多向量核心调优反演功能,并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces,增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差,该方法显著缩小模型大小,同时保持高保真度,适用于需要快速高效微调的用户。
how2draw - 结合稳定扩散与LoRA,简化图像创作过程
AI绘图GithubHow2DrawHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型艺术生成
How2Draw项目结合了稳定扩散、LoRA和模板技术,提供简化的图像创作体验。通过使用触发词How2Draw,用户可以从简单线条生成完整图像。作为Glif Loradex Trainer项目的一部分,该项目探索不同的训练技术并发布开源LoRA,旨在丰富艺术创作。在Glif平台,用户可以体验项目的早期版本,并符合BFL Flux Dev许可证免费访问Flux Dev训练。
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