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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。

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。
unpaint - C++实现的高性能Stable Diffusion图像合成工具
AI绘图DirectMLGithubStable DiffusionUnpaint图像合成开源项目
Unpaint是一款C++实现的Stable Diffusion图像合成工具,支持txt2img、img2img、inpainting等基本功能和ControlNet增强功能。该工具在单进程中运行整个图像生成过程,无需依赖Python,简化了部署流程。Unpaint基于DirectML,兼容NVIDIA和AMD GPU等硬件。用户可从本地或HuggingFace安装模型,便于将Stable Diffusion集成到各类应用中。
DiG - 基于门控线性注意力的高效可扩展扩散模型
DiGDiffusion ModelsGated Linear AttentionGithub图像生成开源项目深度学习
DiG项目提出了一种基于门控线性注意力的扩散模型,用于解决现有模型在可扩展性和计算效率方面的挑战。该模型在高分辨率下展现出显著的训练速度提升和内存节省,性能优于DiT。DiG在不同计算复杂度下表现出色,随着模型深度/宽度增加或输入令牌增强,FID值持续下降。与其他次二次时间复杂度的扩散模型相比,DiG在多种分辨率下都展现出卓越的效率。
stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型,支持多样化创作
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 v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术,它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体,包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域,但存在一些局限性,如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途,不应用于生成有害或违法内容。
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。
sd15 - 开源AI图像生成模型
GithubHuggingfaceOpenRAIL开源开源项目模型版权许可证软件
Stable Diffusion 1.5是一个基于OpenRAIL许可的开源AI图像生成模型。该模型能根据文本描述生成高质量、多样化的图像,支持文本到图像生成、图像编辑和风格迁移等任务。它广泛应用于艺术创作、设计和内容生成领域,为创作者提供了强大而灵活的工具。
zero123plus-v1.1 - 高效的图像转换与创意生成
DiffusersGithubHuggingfacecudapipelinetorch图像处理开源项目模型
该项目利用最新的Diffusers 0.20.2和Torch 2库,实现高效的图像生成。借助Euler Ancestral Discrete Scheduler,提升图像转换的精度。提供参数调节和CUDA优化,提高运行效率,适合需要细致控制图像生成的创意设计应用。
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。
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。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
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-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
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