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了解ControlNet v1.1的条件扩展功能如何提高文本到图像生成质量

ControlNet v1.1通过多条件输入增强文本到图像生成,与Stable Diffusion兼容,支持边缘和分割图条件输入。项目已转为diffusers格式,便于个人设备上进行快速训练。Normal 1.1模型改善了表面法线估计的准确性,增加在各类图像中的应用实用性。

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。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架,通过预训练的文字转图像扩散模型,实现多功能且可控的图像生成,无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号,如纵横比和空间引导信号,生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程,使用一组共享参数或约束,支持局部和全局编辑,适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
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。
CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架,专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力,实现物体空间位置和视角的灵活调整,同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化,可同时控制视角、位置和文本,在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法
GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成
InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件,可灵活指定实例位置,包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术,InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍,掩码输入的IoU提高1.7倍,为图像生成和编辑领域带来新的可能性。
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。
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。
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。
stable-diffusion-3.5-medium - MMDiT-X高效能文本到图像生成技术
GithubHuggingfaceQK正则化Stable Diffusion图像质量提升多模态扩散变压器开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一款MMDiT-X模型,提升文本到图像生成的图像质量和资源效率。通过多模态扩散变压器结合QK标准化技术,该模型在多分辨率生成和文本理解方面表现出色,适合设计、创作与研究领域,年收入低于100万美元的用户可免费使用。
sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型
CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型
sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型,通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库,可生成高质量的图像变体,主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本,相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现,但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。
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