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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-v1-5 - 先进的文本到图像AI生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练,可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究,但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供,但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。
stable-diffusion-3.5-medium - MMDiT-X高效能文本到图像生成技术
GithubHuggingfaceQK正则化Stable Diffusion图像质量提升多模态扩散变压器开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一款MMDiT-X模型,提升文本到图像生成的图像质量和资源效率。通过多模态扩散变压器结合QK标准化技术,该模型在多分辨率生成和文本理解方面表现出色,适合设计、创作与研究领域,年收入低于100万美元的用户可免费使用。
imagedream-ipmv-diffusers - 多视角扩散模型用于3D图像生成
3D生成GithubHuggingfaceMVDream-diffusers使用限制图像扩散开源项目模型
该项目是ImageDream模型在diffusers中的移植版本,展示了基于图像提示的多视角扩散技术在3D生成中的能力。用户可前往GitHub获得使用指南。由Wang及其团队发布于2023年的arXiv。请注意,模型禁止用于生成或传播可能引发敌对环境的图像,或传播可能会打扰、困扰或冒犯公众,以及涉及历史或当代偏见的内容。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库,从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证,项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示,用户可以生成多种符合视觉需求的图像,适用于多个创意领域。
dreamshaper-xl-1-0 - 基于Diffusers的AI图像生成模型 支持多样化创意表达
AI模型DiffusersGithubHuggingface开源项目数据集机器学习模型模型卡片
Dreamshaper-xl-1-0是基于Diffusers框架的AI图像生成模型。该模型能根据文本描述生成图像,支持多种艺术风格和场景。它可应用于创意设计、内容创作等领域。虽然功能强大,但使用时需注意潜在的偏见和局限性。目前该模型的具体训练数据、评估结果等信息尚未公开。
OpenDalleV1.1 - 超越SDXL性能的开源AI文生图模型
GithubHuggingfaceOpenDalleV1.1Stable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习
OpenDalleV1.1是一个开源AI图像生成模型,比SDXL具有更强的性能表现。模型在图像真实感和艺术风格方面表现突出,能够准确解析提示词并生成对应图像。基于独特的模型合并方法开发,仅限个人非商业使用,支持diffusers框架部署,通过推荐参数配置可生成细节丰富的图像。
dreamshaper-xl-turbo - 提升文本到图像处理性能的Stable Diffusion模型
DiffusersGithubHuggingfaceStable Diffusion动漫图像生成开源项目模型艺术
该模型基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0进行精细调优,结合Diffusers工具包,优化文本到图像生成流程,具备高效和多样化的图像生成能力,适用于多种艺术风格。
control_v11e_sd15_ip2p - 更好地控制扩散模型的图像处理能力
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目扩散模型条件输入模型稳态扩散
本项目利用ControlNet v1.1提供了一种神经网络结构,能够通过附加条件控制预训练的大型扩散模型,与Stable Diffusion兼容。其支持指令化像素到像素的控制,通过边缘图、分割图和关键点等条件输入丰富图像生成方式。即便在小规模数据集下,ControlNet也能在个人设备上快速训练,相关源码及文档可在HuggingFace平台获取,适用于多种图像生成任务,提升图像处理灵活性。
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。
dreamshaper-8 - 基于Stable Diffusion的多风格AI图像生成模型
AI艺术创作DiffusersDreamshaperGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像模型
Dreamshaper 8是一个基于Stable Diffusion v1.5的AI图像生成模型。它能够创作多种风格的图像,包括写实和动漫风格。该模型改进了Lora支持和多种风格的生成能力,在照片级真实感和NSFW内容生成方面有所提升。开发者可以通过Python代码轻松集成和使用这个模型。
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