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开放源代码的俄罗斯文化文本到图像扩散模型

Kandinsky 3.0是一个开放源代码的文本到图像扩散模型,注重生成与俄罗斯文化相关的图像。相较于Kandinsky2-x系列,该模型使用了更丰富的数据集,并通过增大文本编码器和扩散U-Net模型的规模,提升了文本理解和图像质量。Kandinsky 3.0包括基本型和修补型两种模型,经过不同步数的训练,提供高质量的图像生成。

stable-diffusion-2-1-realistic - Stable Diffusion 2.1衍生的高质量写实图像生成模型
DiffusersGithubHuggingfacePhotoChatStable Diffusion开源项目微调文本生成图像模型
stable-diffusion-2-1-realistic是一个基于Stable Diffusion 2.1的改进模型,专注于生成高质量的写实图像。该模型通过120对精选的图像-文本数据进行微调,能够生成逼真的人像和场景。模型支持英语提示词输入,并提供了优化的提示词模板和负面提示词建议,有助于提升输出质量。开发者可以通过Hugging Face Diffusers库集成该模型,也可使用在线推理API快速体验其功能。
stable-diffusion-2-base - 先进的AI文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图图像生成开源项目机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2-base是一种基于潜在扩散技术的AI图像生成模型。它可根据文本提示生成高质量图像,适用于多种创意场景。该模型在经过筛选的LAION-5B数据集上训练,具备出色的图像生成能力。然而,它也存在一些局限性,如无法生成可读文本。此模型仅供研究使用,不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v2-base代表了AI图像生成领域的重要进展。
PopCorn - 多模型融合的文本到图像生成器,带来精致逼真的艺术效果
AI绘图GithubHuggingfacestable-diffusion图像生成幻想艺术开源项目模型现实主义
PopCorn项目通过整合多个艺术模型,使用文本到图像技术,生成精美的视觉内容。该项目结合了Acorn Is Spinning和Coca Cola模型,提供多样化和真实性。无论是梦幻风景还是真人肖像,皆展现出细致的细节和丰富的色彩,代表数字艺术的前沿应用,为用户带来创意和灵感。
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。
controlnet-sd21-depth-diffusers - 控制稳定扩散与艺术生成的革新选择
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers开源项目控制网模型艺术语言模型
controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本,着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练,通过使用diffusers技术,提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户,强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持,确保功能实现的高质量与灵活性。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
epiCRealism - Stable Diffusion模型实现真实感图像生成
AI绘图GithubHuggingFaceHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型模型
epiCRealism是一个基于Stable Diffusion的开源模型,专注于生成高质量真实感图像。该模型支持多种场景创作,包括人像、风景和幻想题材,能够呈现细腻的细节和逼真效果。epiCRealism易于集成到各类图像生成项目中,为创作者和开发者提供了实现视觉创意的有力工具。
Paint-by-Example - 通过扩散模型进行示范导向的图像编辑
GithubHuggingfacePaint by Example图像编辑开源项目扩散模型自监督训练
该项目通过自监督训练,重新组合源图像及示范图像,避免了直接复制粘贴带来的伪影。采用任意形状掩码和无分类器指导,提升编辑过程的可控性,并通过一次性前向扩散模型实现高保真图像编辑。项目展示了对自然图像的高效可控编辑效果,提供了预训练模型、测试基准和量化结果,适用于图像编辑和生成的研究与应用。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
DiffSketcher - 基于文本生成高质量矢量草图的新方法
AI绘图DiffSketcherGithub向量草图合成开源项目文本引导潜在扩散模型
DiffSketcher是一个基于潜在扩散模型的文本引导矢量草图合成项目。它可以根据文本描述生成高质量的矢量草图,支持素描、油画和彩色图像等多种风格。该项目提供灵活的参数配置,如调整笔画数量和迭代次数,并支持与风格迁移技术结合。DiffSketcher为艺术创作和图像生成领域提供了新的可能性。
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