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TCD-SDXL-LoRA

创新扩散模型蒸馏技术助力高质量图像快速生成

TCD是一款基于轨迹一致性蒸馏原理的开源项目,通过少步采样技术实现快速图像生成。该技术在保持高质量生成效果的同时,支持灵活调节采样步数和细节程度。作为SDXL的扩展模型,TCD可与社区模型、LoRA、ControlNet等技术无缝集成,并解决了传统对抗训练中的模式崩溃问题。

LCM_Dreamshaper_v7 - 基于潜在一致性模型的高效图像生成技术
AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceLatent Consistency Models图像生成开源项目模型深度学习
LCM_Dreamshaper_v7是一种基于潜在一致性模型的文本到图像生成技术。该模型通过将分类器无关引导蒸馏到输入中,实现了在极短时间内生成高质量图像。它仅需4步推理即可生成768x768分辨率的图像,显著提高了生成效率。用户可通过Hugging Face Spaces在线体验,或使用Diffusers库在本地运行。LCM_Dreamshaper_v7为快速、高质量的图像生成提供了新的解决方案。
Real-Time-Latent-Consistency-Model - 实时潜在一致性模型,支持多种图像转换管道
CUDAControlNetDiffusersGithubLatent Consistency ModelLoRA开源项目
此项目展示了使用Diffusers进行图像转换的实时潜在一致性模型(LCM),支持img2img、txt2img、ControlNet等多种管道。需要CUDA和Python 3.10等环境支持,提供详细的安装指南和使用示例。LCM + LoRAs可以在极少步骤内完成推理,加快处理速度。项目支持Docker部署,并提供不同平台的实时演示链接。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术,以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩,从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇,体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
testSCG-Anatomy-Flux1 - 文本到图像生成功能及稳定扩散技术概览
AI绘图GithubHuggingfaceSafetensorsstable-diffusion开源项目模型模型下载生成艺术
项目特色在于结合黑森林实验室的FLUX.1基础模型,采用LoRA和diffusers技术以实现高效的文本到图像转换。支持Safetensors格式的模型权重下载,能够处理多领域的图像生成任务,适用于视觉设计和创意行业。通过应用先进技术,提升图像生成的性能和可靠性。
lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调
DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目
该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调,比dreambooth方法快两倍,支持inpainting,并且生成非常小的模型文件(1MB~6MB),便于共享和下载。兼容diffusers库,提供多向量核心调优反演功能,并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces,增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差,该方法显著缩小模型大小,同时保持高保真度,适用于需要快速高效微调的用户。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型,依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量,同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置,还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型,适配快速高效图像生成需求。
sd-turbo - 高效单步文本到图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceSD-Turbo图像生成实时应用开源项目模型研究模型
SD-Turbo是基于Stable Diffusion 2.1的蒸馏版文本到图像生成模型。采用对抗性扩散蒸馏(ADD)训练方法,能在1-4步内生成高质量图像。适用于实时应用研究、艺术创作和设计工具,支持512x512像素输出。虽可用于非商业和商业用途,但在人脸生成和文字渲染方面存在局限。该模型为研究小型蒸馏文本到图像模型提供了新的可能性。
stable-diffusion-3.5-large-turbo - 高效创新的4步快速文生图AI模型
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5图像生成开源项目模型深度学习生成式AI
Stable Diffusion 3.5大型快速版是一款基于多模态扩散变换器架构的高效文生图模型。它采用对抗性扩散蒸馏技术和三个预训练文本编码器,仅需4步即可完成推理。该模型在图像质量、文本理解、字体渲染和资源效率方面均有显著提升,适用于艺术创作、教育工具和生成模型研究等领域。模型遵循严格的安全准则和使用政策,为用户提供可靠的AI图像生成解决方案。
t2i-adapter-lineart-sdxl-1.0 - 文本与线条艺术的融合应用
GithubHuggingfaceStable Diffusion XL开源项目文本到图像模型生成模型视觉模型边缘检测
T2I Adapter引入线条艺术条件,为StableDiffusionXL模型增强文本到图像生成功能。该项目由腾讯ARC和Hugging Face合作开发,专业处理复杂图像造型和结构。通过Apache 2.0许可证分发,便于集成与扩展。模型的条件设置挖掘更多可控能力,增加艺术与AI图像生成的创意。GitHub库和相关论文提供完整指南和示例,适合开发者与研究人员。
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