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latentblending

基于AI的高效视频场景过渡技术

LatentBlending 是一种基于 Stable Diffusion XL 的视频过渡技术,能够在几秒钟内生成不同场景之间的平滑转换效果。该技术通过混合中间潜在表示来实现无缝过渡,支持高分辨率自定义。最新版本集成了 SDXL Turbo,进一步提升了生成速度。项目提供 Python 接口和 Gradio UI,便于开发者和用户快速应用和测试。

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 - 采用AI技术创作视频和编辑图像
AIAI工具AI视频AI视频生成Stability AIStable Video图像编辑热门视频生成
Stable Video运用AI技术提供专业视频制作和图像编辑工具,将文本或图像转化为高质量视频,支持免费试用。
AAM_XL_AnimeMix - 基于Stable Diffusion XL的动漫风格AI图像生成模型
AI艺术创作GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫风格开源项目文本生成图像模型深度学习模型
AAM_XL_AnimeMix是一个基于Stable Diffusion XL微调的文本到图像模型,专注于生成动漫风格的艺术作品。该模型结合了AI技术和动漫元素,可根据文本提示创作各种动漫场景和角色,如夜景、花田等。它适用于艺术创作、设计和动漫爱好者,提供了一种新的动漫风格图像生成方式。模型支持使用Diffusers库进行部署,可通过简单的Python代码实现图像生成。
stable-diffusion-2-gui - Stable Diffusion v2.1的Gradio应用,支持多种图像生成和处理功能
DiffusersGithubGradioHugging FaceStability AIStable Diffusion开源项目
该页面介绍了一个适用于Stable Diffusion v2.1的Gradio应用,支持文本到图像、图像到图像、图像修复、图像放大和深度到图像等多种功能。此项目由Stability AI和Hugging Face提供支持,可在Colab平台上运行。
pytorch-blender - 将Blender与PyTorch融合的深度学习框架
BlenderGithubPyTorchblendtorch人工视觉数据开源项目深度学习
blendtorch是一个Python框架,将Blender与PyTorch无缝集成,用于人工视觉数据的深度学习。它使用Eevee实时渲染器生成图像和注释,提高了模型训练效率。该框架支持分布式Blender渲染直接输入PyTorch数据管道,适用于监督学习和域随机化。blendtorch还提供OpenAI Gym支持,可用于强化学习训练。这一工具为人工训练数据生成和深度学习研究提供了灵活高效的解决方案。
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。
DiffusionHub - 高性能Stable Diffusion云平台 轻松创作AI图像与视频
AI工具AI绘图DiffusionHubStable DiffusionWebUI云端服务
DiffusionHub提供高效的Stable Diffusion云端服务,支持Automatic1111、ComfyUI和Kohya等多种WebUI。平台特点包括10秒快速启动和300GB大容量存储,兼容多种模型和扩展插件。适用于广告、游戏、设计等行业专业人士及AI爱好者,是一个功能完善、操作简便的AI图像和视频生成解决方案。
Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT - TensorRT优化Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能
AI绘图GithubNVIDIA GPUStable DiffusionTensorRT开源项目性能优化
这个扩展通过TensorRT优化引擎,显著提升了Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能。它兼容SD 1.5、2.1、SDXL和SDXL Turbo等多个版本。扩展提供了简便的默认引擎生成和快速启用功能,同时支持LoRA转换与应用。为满足不同需求,扩展提供多种引擎类型,可适应各种分辨率和批量大小。高级用户还可进行个性化设置,灵活调整性能参数。
StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率
GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练
StableSR项目采用扩散模型,提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本,已被IJCV期刊接受,并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。
multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术,适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术,该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像(≥2K)。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演,并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改,自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
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