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更好地控制扩散模型的图像处理能力

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。

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。
HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。
AI Drawing Generator - AI在线工具将简单涂鸦转换为精细图像
AI工具AI绘图ControlNetStable Diffusion图像生成条件控制
该在线AI图像生成工具采用ControlNet技术,能将简单涂鸦转换为精细图像。支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件。用户只需上传涂鸦并添加描述,即可生成高质量图像。工具主要用于教育和创意领域,有效帮助用户将创意概念可视化。
StreamMultiDiffusion - 基于区域语义控制的实时交互式图像生成
GithubStable Diffusion 3StreamMultiDiffusion实时生成开源项目文本到图像语义控制
StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复,能够显著降低生成延迟,适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。
automatic - 稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现
GithubSD.NextStable Diffusion多平台开源项目扩展功能模型支持
该项目提供了多种后端和用户界面、高级扩展功能,支持多种扩散模型并具有跨平台兼容性。包括文本、图像和视频处理的内置控制,优化处理性能,支持最新的torch技术。具有企业级日志记录和现代化UI,兼容Windows、Linux、MacOS等系统,支持nVidia、AMD和IntelArc等硬件平台。自动更新与依赖管理功能简化了安装和更新过程,确保在多种使用场景下性能最佳。
cond-image-leakage - 改进图像到视频扩散模型中的条件图像依赖问题
DynamiCrafterGithubVideoCrafter图像到视频生成开源项目扩散模型条件图像泄漏
该研究揭示并解决了图像到视频扩散模型中的条件图像依赖问题。研究团队提出了适用于DynamiCrafter、SVD和VideoCrafter1等多种模型的即插即用推理和训练策略。这些策略减轻了模型对条件图像的过度依赖,增强了生成视频的动态效果。项目开源的代码、模型和演示为图像到视频生成研究提供了重要参考。
x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编
GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署
该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术,旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试,用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具,用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行,提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。
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。
Diffusion_models_from_scratch - 完整实现扩散模型的开源框架与教程
Diffusion模型GithubImageNetU-Net图像生成开源项目预训练模型
该项目提供了一个完整的扩散模型实现框架,包含DDPM、DDIM和无分类器引导模型。项目特点包括:基于ImageNet 64x64数据集的预训练模型、详细的环境配置和数据准备指南、全面的训练和推理脚本,以及多种模型架构和优化策略。开发者可以利用此框架轻松训练自定义扩散模型或使用预训练模型生成图像。
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