diffae

基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑

Diffusion Autoencoders 生成模型图像处理深度学习计算机视觉 Github 开源项目

diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架，用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型，支持FFHQ、LSUN等数据集，实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本，为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。

stable-diffusion-xl-refiner-1.0 - 先进的AI图像生成和优化模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习

Stable Diffusion XL Refiner 1.0是一款基于潜在扩散模型的AI图像生成和优化系统。它采用集成专家管道技术，能够生成高质量图像并进行精细优化。该模型支持文本到图像生成和图像到图像编辑，在图像质量和用户体验方面显著优于前代版本。主要适用于艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域。该模型使用两个固定的预训练文本编码器，可以根据文本提示生成和修改图像。它在图像质量和多样性方面表现出色，但仍存在一些局限性。该项目仅供研究使用，不适合生成事实性或真实的人物和事件内容。

autoregressive-diffusion-pytorch - 自回归扩散模型：无向量量化的图像生成方法

GithubPyTorch图像生成开源项目深度学习神经网络自回归扩散

autoregressive-diffusion-pytorch是一个基于PyTorch的自回归扩散模型实现，源自'Autoregressive Image Generation without Vector Quantization'论文。模型支持序列和图像输入，无需向量量化即可生成高质量图像。项目提供简洁API接口，包含详细使用说明和示例代码，适合研究人员和开发者探索自回归扩散模型。

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。

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。

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。

custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法

Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型

该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。

stable-diffusion-3.5-large - 多模态扩散变换器模型实现高质量图像生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5人工智能模型多模态扩散变换器开源项目文本生成图像模型深度学习

Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI开发的新型文本到图像生成模型。采用多模态扩散变换器架构，改进了图像质量、排版和复杂提示理解能力。模型支持研究及部分商业用途，可通过ComfyUI、Hugging Face等多种方式使用。结合多个预训练文本编码器和QK归一化技术，在提示遵循度和图像美学质量方面表现优异。

DiffSynth-Studio - 多功能扩散模型引擎支持长视频合成与图像生成

AI绘画DiffSynth StudioGithub图像合成开源项目扩散模型视频生成

DiffSynth Studio是一款开源的扩散模型引擎，整合了ExVideo、Stable Diffusion 3和Kolors等多种AI模型。该引擎支持长视频合成、高分辨率图像生成、卡通渲染和视频风格化等功能。项目持续更新，重点探索扩散模型在视频合成领域的应用潜力。

DiffusionAIArt - AI图像生成与处理的创意社区平台

AI工具AI绘图DiffusionAIArt图像处理图像生成艺术创作

DiffusionAIArt为创作者提供AI驱动的图像生成和处理工具。平台支持文本转图像、图像增强、放大和风格迁移等功能,还能生成透明图层和进行超分辨率处理。作为创意社区,用户可在此分享、探索和讨论AI生成的艺术作品,激发创意灵感。DiffusionAIArt致力于简化AI艺术创作流程,为用户提供丰富的创作选择。

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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