ddpm-ema-celebahq-256

无条件图像生成的高效去噪扩散模型

ProgressiveGAN 开源项目 CIFAR10 图像合成模型 DDPM Huggingface 噪声调度器 Github

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。

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。

stable-diffusion-3.5-large-turbo-gguf - 直接量化的图像生成模型

AI社区GithubHuggingfaceStabilityAIstable-diffusion图像生成开源项目模型量化

stable-diffusion-3.5-large-turbo-gguf项目提供了对stabilityai的3.5稳定扩散模型的直接量化处理。模型文件可以在ComfyUI-GGUF自定义节点中运用，通过简单的文件部署即可实现。量化处理保持了原模型的许可证要求，提升了图像生成的运算效率，适用于文本到图像的生成任务。更多技术细节可以参考GitHub上的安装说明和量化类型概览。

stable-diffusion-2-inpainting - 基于扩散模型的高分辨率图像生成和修复工具

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习计算机视觉

stable-diffusion-2-inpainting是一个基于扩散模型的图像生成和修复工具。该模型能根据文本提示生成高质量图像，并支持高分辨率图像修复。它采用LAMA的掩码生成策略，结合掩码图像的VAE潜在表示作为额外条件。该模型在英语提示下效果最佳，适用于艺术创作、设计和研究等领域。然而，它也存在一些局限性，如无法生成可读文本，对复杂任务表现欠佳。使用时应注意避免生成有害或带有偏见的内容。

stable-diffusion-inpainting - 开源AI模型实现图像修复和高质量生成

AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion修复绘画图像生成开源项目文本转图像模型

Stable Diffusion Inpainting是一个开源的文本到图像生成和修复模型。它基于潜在扩散技术,可根据文本描述生成高质量图像,并能对现有图像进行智能修复。该模型在LAION-Aesthetics数据集上训练,支持512x512分辨率输出。适用于艺术创作、设计等领域,但不应用于生成有害内容。目前主要支持英文输入,其他语言效果可能有限。

pixart-900m-1024-ft-v0.6 - 使用稳定扩散技术的创新图像生成模型

AI绘图GithubHuggingfacecyberpunk风格stable-diffusion图像合成开源项目未来城市模型

此开源项目利用稳定扩散技术，专注于文本生成图像的应用，确保高质量的图像输出。以ptx0/pixart-900m-1024-ft-large为基础，通过simpletuner调试，适合描绘多种艺术场景，如外星市场、奇幻森林、赛博朋克城市等。用户可借助自定义文本提示，生成详尽且清晰的图像，支持去除模糊、裁剪及不美观的元素。适合创意者、设计师，激发艺术创意与设计灵感。

stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 - AI驱动的图像生成和局部修复模型支持高分辨率编辑

GithubHuggingfaceSDXL人工智能修复图像生成开源项目模型绘画

stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1是基于Stable Diffusion XL的AI图像生成和修复模型。该模型支持根据文本提示生成逼真图像，并能进行局部编辑和修复。采用1024x1024分辨率训练，可实现高质量图像处理。用户通过提供原图、蒙版和文本描述，即可完成精准图像编辑。这一工具适用于艺术创作、设计和研究等领域，但仍存在一些限制，例如无法生成可读文本。

epicrealism_pureevolutionv5-inpainting - Stable Diffusion专用的高质量图像修复模型

DiffusersGithubHuggingface人工智能开源许可开源项目机器学习模型深度学习

epicrealism_pureevolutionv5-inpainting是一个为Stable Diffusion开发的图像修复模型。该模型能够修复和增强图像中的缺失或损坏部分，提供逼真和自然的处理效果。通过先进的机器学习技术，模型可以理解图像上下文，生成与周围环境协调的修复内容。适用于多种图像编辑和修复任务，包括去除物体、修复老照片和填充缺失区域。模型支持多种常见图像格式，处理速度快，在图像修复质量上优于同类产品。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法

CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间

Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。

Hyper-SD - 快速生成高质量图像的扩散模型加速技术

ControlNetGithubHuggingfaceHyper-SDLoRASDXLtext-to-image开源项目模型

Hyper-SD是一种扩散模型加速技术,通过1到8步的快速推理生成高质量图像。该技术提供适用于FLUX.1-dev、SD3、SDXL和SD1.5等基础模型的LoRA和UNet检查点,并与ControlNet等技术兼容。Hyper-SD可应用于文本生成图像、涂鸦生成等多种场景,为AI图像创作提供高效便捷的解决方案。

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。

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