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MultiDiffusion

基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架

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。

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。
StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架
AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习
StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA,在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数,适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络,能够显著减少采样步骤,同时保持高质量的图像生成效果。
Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述
Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成
该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。
easydiffusion - AI图像生成工具
AI图像生成Easy DiffusionGithubStable Diffusion开源项目技术支持热门用户体验
Easy Diffusion 3.0提供一键安装,无需技术知识和预装软件,快速入门AI图像创作。全面支持Stable Diffusion模型,新增多种功能如ControlNet、多LoRA文件支持、嵌入式等,适用于Windows、Linux和Mac系统。适合新手和需求高级功能的用户,配备强大的社区支援。
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。
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。
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。
stable-diffusion-3-medium-diffusers - 先进的文本生成图像技术
AI绘图GithubHuggingfaceMMDiTStable Diffusion 3开源项目文本生成图像模型非商业用途
Stable Diffusion 3 Medium 是 Stability AI 开发的文本生成图像模型,采用多模态扩散变换器技术。该模型在图像质量、文字渲染和复杂提示理解方面表现出色,同时提高了资源使用效率。它使用三个预训练文本编码器,能够根据文本描述生成高质量图像。该模型开放非商业研究用途,并提供商业授权选项。
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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