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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。

stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像AI生成模型
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 v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练,可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究,但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供,但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。
t2i-adapter-canny-sdxl-1.0 - T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制
GithubHuggingfaceT2I-Adapter图像生成开源项目模型深度学习稳定扩散边缘检测
T2I适配器通过Canny边缘检测增强稳定扩散模型的条件控制能力,由腾讯ARC和Hugging Face联合开发。该模型经由多任务学习在超过300万的高分辨率图文对上训练了20000步,实现了文本到图像生成的更高可控性。使用者需安装必要的依赖,并结合指定的模型与调度程序,以提高图像生成质量。
controlnet-scribble-sdxl-1.0 - 支持多种线条样式的高分辨率图像生成模型
ControlNet_SDXLGithubHuggingface图像生成开源项目模型线稿视觉美感高分辨率
该模型能够生成与Midjourney效果相近的高分辨率图像。其通过超过千万张高质量图像数据的训练,采用多重分辨率和数据增强技术,支持各种类型和宽度的线条。用户可利用简单的草图和提示词生成视觉效果突出的图像。在美学表现上,该模型优于Controlnet-Canny-Sdxl-1.0。但需注意,线条的厚薄会影响控制能力,适合从粗略到精细的逐步创作。
stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练,能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口,内置内容审核机制,主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入,使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。
stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 - 从图像生成视频的扩散模型的稳定性
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion开源项目模型研究用途规定条件视频生成非商业用途
Stable Video Diffusion 1.1 是一款专为研究用途而设计的图像到视频生成模型,通过优化固定条件和运动配置,实现了更一致的视频输出。该模型可以从单张图像生成25帧、分辨率为1024x576的视频片段,但不适用于精确表现真实人物或事件,且不能通过文本进行控制。在探讨生成模型的局限性和偏见时,该模型表现出色。欲了解更多信息,请访问 Stability AI 的 GitHub 仓库。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库,从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证,项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示,用户可以生成多种符合视觉需求的图像,适用于多个创意领域。
stable-diffusion-v1-4 - 先进的AI文本转图像模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目扩散模型文本生成图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-4是一个基于潜在扩散技术的AI模型,能将文本描述转化为高质量图像。它结合自动编码器和CLIP文本编码器,在大规模数据集上训练,可生成多样化的写实和艺术风格图像。该模型为研究人员和创意工作者提供了新的视觉创作工具,开启了AI辅助艺术创作的可能性。但值得注意的是,模型存在一些局限性,如无法生成可读文本,且在复杂组合任务上表现不佳。
stable-diffusion-v1-5-inpainting - 稳定扩散修复模型,提升图像生成与修复能力
GithubHuggingfaceStable Diffusion Inpainting人工智能绘画创意图片生成图像修复开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一种基于潜在扩散模型的图像生成工具,通过文本提示生成高质量图像,支持遮罩修复。其在LAION-5B数据集上进行训练,应用于艺术和设计领域,具备生成逼真图像的能力,但在复杂文本处理上存在局限。遵循CreativeML OpenRAIL-M许可,可保证合理安全使用。了解训练和应用场景将有助于更有效地进行创新项目开发。
Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术,通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势,实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差,以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束,Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
stable-diffusion-2 - 高分辨率文本到图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成工具,支持768x768高分辨率输出。该模型采用OpenCLIP-ViT/H文本编码器,在LAION-5B数据集上训练而成。它提供多个预训练检查点,包括基础模型、深度条件模型和放大模型,适用于艺术创作、设计和研究等领域。Stable Diffusion v2在图像生成质量和多样性方面有显著提升,为AI图像创作提供了新的可能。
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