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ddpm-celebahq-256

高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型

本项目使用去噪扩散概率模型,实现了高质量的图像合成,借鉴了不平衡热力学,创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配,并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分,在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm,ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型,并提供官方示例用于推理和训练。

ddcolor_paper_tiny - 双解码器驱动的照片级图像上色预训练模型
DDColorGithubHuggingface双解码器图片着色开源项目模型计算机视觉预训练模型
DDColor的预训练模型通过双解码器为图像上色提供高质量的解决方案,确保照片级的真实感。页面提供了有关模型的详细信息,包括关键功能和优势,用户可查阅相关文献和GitHub代码库以获取更多技术细节。该技术在图像处理领域展示出显著潜力,是研究的重要资源。
sdxl-turbo - 基于Stable Diffusion的快速AI图像生成模型
Apache许可证GithubHuggingfacediffusers图像生成开源库开源项目机器学习模型
SDXL-Turbo是基于Stable Diffusion技术开发的AI图像生成模型。该模型能快速生成高质量图像,适用于实时应用和大规模图像生成任务。SDXL-Turbo在保持图像质量的同时提高了生成速度,可在Diffusers库中使用。模型采用Apache-2.0许可证,为AI图像生成领域提供了新的工具选择。
HunyuanDiT-v1.2-Diffusers - 基于多分辨率扩散技术的中文图像生成模型
GithubHuggingfaceHunyuanDiT中文理解人工智能图像生成多分辨率开源项目模型
HunyuanDiT-v1.2-Diffusers是一个开源的文本到图像生成模型,基于多分辨率Diffusion Transformer架构实现中英文文本理解。模型在文本-图像一致性、AI伪影控制、主体清晰度和美学评分等维度进行了测试评估,支持长文本输入和中国文化元素理解,可用于多样化的图像生成场景。
ldm-super-resolution-4x-openimages - 基于潜在扩散模型的图像超分辨率开源工具
GithubHuggingfaceLDM图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习神经网络
ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型,平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大,并提供了完整的推理pipeline,适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。
stable-diffusion-2-1-base - 基于稳定扩散技术的高质量文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
stable-diffusion-2-1-base是Stability AI开发的文本到图像生成模型,基于潜在扩散技术。该模型在大规模图像数据集上训练,可根据文本提示生成512x512分辨率的高质量图像。相比之前版本,2.1版本在图像质量和文本理解能力上有所提升。模型适用于艺术创作、设计辅助等场景,可通过Hugging Face Diffusers库轻松使用。
mklan-aio-nsfw-aio-nextgen-xlv2-sdxl - Stable Diffusion XL图像模型实现真实与动漫风格融合
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫开源项目文生图模型真实感
基于Stable Diffusion XL开发的图像生成模型,整合了真实感和动漫风格的表现特点。模型通过diffusers框架实现文本到图像的转换,可用于生成写实照片、动漫角色、游戏场景和动物图像等多种类型的内容
sd-x2-latent-upscaler - Stable Diffusion专用潜在空间图像放大器
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像上采样开源项目模型模型训练潜在空间
sd-x2-latent-upscaler是为Stable Diffusion设计的潜在空间图像放大模型,能在GPU上对生成的潜在图像进行2倍放大。它实现了快速的文本到高分辨率图像生成流程,与所有Stable Diffusion检查点兼容。该模型由Katherine Crowson和Stability AI合作开发,在LAION-2B数据集的高分辨率子集上训练,为图像生成研究和创作提供了有力工具。
WinningBlunder - 生成意外之美的超写实图像模型
AI绘图GithubHuggingfacediffusers开源项目文本转图像模型现实主义稳定扩散
该模型通过将两个现有模型意外结合,成就了出色的超写实图像生成,体现了在AI创作领域中的创新潜力,为那些追求真实效果的艺术工作者提供了新工具。
gan-compression - 条件生成对抗网络的高效压缩技术
GAN CompressionGithub图像生成开源项目性能优化条件生成对抗网络模型压缩
GAN Compression项目提出了一种通用的条件生成对抗网络压缩方法,可将pix2pix、CycleGAN等模型的计算量减少9-29倍,同时保持视觉质量。该方法适用于多种生成器架构和学习目标,支持配对和非配对数据。项目开源了预训练模型、演示和教程,便于研究和应用。
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。
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