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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。

sdxl-vae - 优化自动编码器提升图像生成细节
GithubHuggingfaceStable DiffusionVAE图像生成开源项目扩散模型模型自编码器
SDXL-VAE项目为SDXL模型提供了优化版变分自动编码器。通过增大批量大小和采用指数移动平均,新autoencoder在所有重建指标上超越原始模型。它易于集成到diffusers工作流中,提升生成图像的局部高频细节。在COCO 2017数据集评估中,SDXL-VAE在rFID、PSNR、SSIM等指标上均优于原始VAE,显著改善了图像重建质量。
StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架
AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习
StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。
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。
t2i-adapter-sketch-sdxl-1.0 - 草图条件下的图像转换与文本生成优化
GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型生成模型稳定扩散草图
该项目为StableDiffusionXL提供了T2I Adapter,实现了在草图条件下的图像转换功能。由腾讯ARC与Hugging Face共同开发,采用PidiNet边缘检测模型训练,能够从草图生成更加精细和可控的图像。与其他模型相比,该模型依托StableDiffusionXL的多个校验点,在处理多样化风格时具有更高的灵活性,适合用于艺术创作和设计。用户可在Doodly Space中试用,支持高分辨率图像处理。项目遵循Apache 2.0开源协议,附有GitHub代码和学术论文供深入研究。
stable-diffusion-xl-base-1.0 - 先进的AI文本转图像生成模型,实现高质量图像创作
AI绘图GithubHuggingfaceSDXLStable Diffusion开源项目扩散模型文本生成图像模型
Stable Diffusion XL 1.0基础模型是一款开源的AI文本转图像工具,采用潜在扩散技术,能根据文字描述生成高质量图像。该模型性能显著提升,适用于艺术创作、教育和研究等领域。它支持多种框架,为开发者提供灵活的应用选择。作为开源项目,它展现了AI图像生成的最新进展,不仅能创建高质量图像,还支持图像修改功能。
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。
sdxl-turbo - 单步高质量文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceSDXL-Turbo人工智能图像合成实时生成开源项目文生图模型
SDXL-Turbo是一种基于SDXL 1.0的高效文本到图像生成模型。通过对抗性扩散蒸馏技术,该模型能在单次网络评估中生成高质量图像,支持1-4步采样。SDXL-Turbo在图像质量和提示遵循方面表现优异,适用于实时应用场景。该模型可用于非商业研究及商业用途,为快速图像生成领域带来新的可能性。
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。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型(LLM)与文本到图像扩散模型结合,提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求,生成中间表示如图像布局,最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型,用户可自行设置实现自托管,从而节约API调用成本。项目更新频繁,包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
perfectlevel10 - 通过稳定扩散技术革新图像生成
AI绘图GithubHuggingfacediffusersstable-diffusion图像生成开源项目文本转图像模型
PerfectLevel10结合稳定扩散和文本转图像技术,旨在提升图像生成的质量和效率。使用长尾关键词如稳定扩散和diffusers,该项目适用于多种应用场景,并提供详细的项目信息、更新和使用案例,方便用户获取所需的信息。
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