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生成与图像放大技术,适用于低显存环境

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。

sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成
ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型
该项目介绍了ControlNet神经网络结构,通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型,适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习,且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点,涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测,丰富了大规模扩散模型的控制方式,有助于推进相关应用的发展,最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。
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。
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-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
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-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络(GAN)如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练,支持多种深度学习框架,如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore,未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南,并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员,项目中展示了技术实现的详细结果,还提供了参考文献和讨论资源。
stable-diffusion-3.5-large-turbo - 高效创新的4步快速文生图AI模型
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5图像生成开源项目模型深度学习生成式AI
Stable Diffusion 3.5大型快速版是一款基于多模态扩散变换器架构的高效文生图模型。它采用对抗性扩散蒸馏技术和三个预训练文本编码器,仅需4步即可完成推理。该模型在图像质量、文本理解、字体渲染和资源效率方面均有显著提升,适用于艺术创作、教育工具和生成模型研究等领域。模型遵循严格的安全准则和使用政策,为用户提供可靠的AI图像生成解决方案。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型,实现高质量图像创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型,通过595k步fine-tuning优化,能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域,但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途,不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
sd-webui-segment-anything - 对任何内容进行分段以获得稳定的扩散 WebUI
ControlNetGithubGroundingDINOSAM-HQStable Diffusion WebUIsegment anything开源项目
此扩展结合了Stable Diffusion WebUI、ControlNet扩展,以及Segment Anything和GroundingDINO等高级分割模型,提升了图像修复、语义分割和LoRA/LyCORIS训练集创建功能。支持自动图像抠图及API的全面重构,单张图像处理和自动生成分割掩码更加便捷。最新版本增强了多个分割模型的支持,并优化了CPU和GPU的运行性能。
scoresdeve-ema-celeba-64 - 无条件图像生成的高效DiffusionPipeline
AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceunconditional-image-generation图像生成开源项目模型模型推理
该项目通过diffusers库的DiffusionPipeline实现无条件图像生成,使用eurecom-ds/celeba数据集,并兼容CUDA设备,提供了加载预训练模型和生成图像的高效方案。模型通过固定种子实现一致的推理输出,适用于AI研究和开发。用户可以自定义推理步骤,满足不同场景下的图像生成需求,拓展计算机视觉应用。
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