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ddpm-ema-celebahq-256

无条件图像生成的高效去噪扩散模型

项目通过去噪扩散概率模型实现高质量无条件图像生成,结合无平衡态热力学概念,在CIFAR10和256x256 LSUN数据集上取得了优异的Inception和FID评分。用户可以灵活选择噪声调度器以平衡生成质量与速度,该模型也支持渐进式无损压缩,作为自动回归解码的推广。详情请参照官方推理与训练示例。

stable-diffusion-3.5-large - 多模态扩散变换器模型实现高质量图像生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5人工智能模型多模态扩散变换器开源项目文本生成图像模型深度学习
Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI开发的新型文本到图像生成模型。采用多模态扩散变换器架构,改进了图像质量、排版和复杂提示理解能力。模型支持研究及部分商业用途,可通过ComfyUI、Hugging Face等多种方式使用。结合多个预训练文本编码器和QK归一化技术,在提示遵循度和图像美学质量方面表现优异。
stable-diffusion-2-1-realistic - Stable Diffusion 2.1衍生的高质量写实图像生成模型
DiffusersGithubHuggingfacePhotoChatStable Diffusion开源项目微调文本生成图像模型
stable-diffusion-2-1-realistic是一个基于Stable Diffusion 2.1的改进模型,专注于生成高质量的写实图像。该模型通过120对精选的图像-文本数据进行微调,能够生成逼真的人像和场景。模型支持英语提示词输入,并提供了优化的提示词模板和负面提示词建议,有助于提升输出质量。开发者可以通过Hugging Face Diffusers库集成该模型,也可使用在线推理API快速体验其功能。
epiCEpic - 增强图像生成与背景一致性的多功能工具
AI绘图GithubHuggingfaceepic-diffusion创意设计开源项目文本到图像模型高分辨率
epiCEpic通过结合Epic Diffusion 1.0和epiCDream,提升了图像生成的背景一致性和细节表现。该工具支持创建从科幻到自然景观的高分辨率图像,展现出在多领域的多功能性,适用于视觉艺术的多种需求。其结合了稳定扩散技术与精致的艺术表现,助力创意与创新。
stable-diffusion-xl-refiner-1.0 - 先进的AI图像生成和优化模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
Stable Diffusion XL Refiner 1.0是一款基于潜在扩散模型的AI图像生成和优化系统。它采用集成专家管道技术,能够生成高质量图像并进行精细优化。该模型支持文本到图像生成和图像到图像编辑,在图像质量和用户体验方面显著优于前代版本。主要适用于艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域。该模型使用两个固定的预训练文本编码器,可以根据文本提示生成和修改图像。它在图像质量和多样性方面表现出色,但仍存在一些局限性。该项目仅供研究使用,不适合生成事实性或真实的人物和事件内容。
CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成
AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节
CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成,这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的AI文本到图像生成模型
GithubHuggingfacediffusers人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响
Stable Diffusion v1.5是一款基于扩散技术的文本到图像生成模型。该模型能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像,适用于艺术创作、设计辅助等多个领域。通过简单的文本提示词,用户可以控制图像生成过程。Stable Diffusion v1.5在图像质量和多样性方面较前代有显著提升,为AI图像生成领域提供了有力支持。
dreamshaper-7 - 支持写实与动漫风格的Stable Diffusion图像生成模型
DreamshaperGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习
Dreamshaper-7是基于stable-diffusion-v1-5改进的图像生成模型。作为第7代版本,该模型增强了LoRA支持性能,优化了写实和动漫风格的生成效果,并改进了NSFW内容处理。模型采用Diffusers框架,支持文本生成图像功能,便于开发者快速部署应用。与早期版本相比,新版本在图像多样性和质量方面得到提升。
ponyDiffusion-V6-XL-Turbo-DPO - 基于Diffusers的高效文本生成图像模型
AI绘图GithubHuggingfacePony DiffusionSafetensorsText-to-Image开源项目模型深度学习模型
Pony Diffusion V6 XL Turbo DPO的Diffusers版本保留了原模型的文本到图像生成能力。该版本采用Diffusers框架,提高了处理效率和兼容性。模型支持Safetensors格式,适用于创建多样化的图像内容。这一开源项目为艺术创作和设计应用提供了有力工具。
ddpm-cd - 基于扩散模型的遥感变化检测方法
DDPM-CDGithub开源项目扩散模型特征提取语义理解遥感变化检测
DDPM-CD项目提出了一种新的遥感变化检测方法,利用预训练的去噪扩散概率模型(DDPM)作为特征提取器。该方法首先在大量遥感图像上预训练DDPM模型,然后微调轻量级变化分类器,利用DDPM提取的特征和变化标签进行训练。实验表明,DDPM-CD在多个变化检测数据集上性能优异,展示了DDPM在变化检测中的有效性。
AI-infinity-V1-fp16 - 采用稳定扩散的真实感图像生成模型
AI InfinityDiffusersGithubHugging FaceHuggingface开源项目文本生成图像模型稳定扩散
AI-infinity-V1-fp16项目展示了稳定扩散技术在生成真实感图像中的应用。通过Huggingface API及原创作者的示例,该模型清晰呈现文本到图像的转换能力,特别是在生成自然手部细节方面有卓越表现。了解该项目的主要特性和优势,有助于提升图像处理的创造性。
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