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multidiffusion-upscaler-for-automatic1111

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。

deforum-stable-diffusion - 开源AI图像合成项目 支持2D/3D动画生成
AI艺术Deforum Stable DiffusionGithub图像合成开源项目机器学习
Deforum Stable Diffusion是一个开源AI图像合成项目,支持生成插值、2D和3D动画。该项目提供CLIP、美学和调色板条件控制等功能,使稳定扩散技术更易于使用和定制。尽管目前已停止维护,用户仍可通过fork继续开发。Deforum为创作者提供了灵活的AI图像生成工具,可用于创作短视频、艺术动画、视觉效果等领域,为视频制作和创意内容创作提供强大支持。
RealScaler - 开源AI驱动的图像视频超分辨率工具
AI绘图GithubRealScaler图像增强开源项目深度学习视频优化
RealScaler是基于RealESRGAN技术的开源Windows应用,专注于图片和视频的超分辨率处理。它提供直观的用户界面,支持多种AI模型和文件格式,具备自动图像分割合并、多GPU支持等功能。该工具可同时处理多个文件,并支持原始与放大图像间的插值。RealScaler持续优化,旨在提供高效、高质量的图像和视频增强体验。
sd-webui-deoldify - StableDiffusion AUTOMATIC1111 web-ui 的扩展,对旧照片和旧视频进行着色
AUTOMATIC1111DeOldifyGithubStable Diffusion开源项目照片修复视频上色
此扩展基于DeOldify技术,为StableDiffusion的AUTOMATIC1111 web-ui提供旧照片和视频的颜色化功能。兼容Windows 11和Linux,支持多个Pytorch版本。用户可在Discord服务器或QQ频道中使用该扩展。支持从扩展列表直接安装,也可下载以节省网络流量。可与Upscale、GFPGAN组合使用进行旧照片修复。最新功能包括开源的DeoldifyBot,用户可在Discord使用或自行部署。
ImgUpscaler - AI在线图像放大和增强工具
AI图像放大AI工具免费使用在线工具批量处理高清增强
ImgUpscaler是一款先进的AI图像放大工具,能将图片分辨率提升400%,最高支持16000x16000像素。支持批量处理JPG、PNG等格式,保证放大后的图像质量。工具还具备重新构想功能,可根据提示词生成修改版图像。提供免费额度和付费计划,适用于动漫、卡通、人像等多种图片优化场景。
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型,通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术,实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景,同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成,并在CVPR 2024上发表。
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。
stable-zero123-diffusers - 将单一图像智能转换为精确三维模型的AI技术
GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能内容审核图像生成开源项目模型模型安全
这是一个基于Stable Diffusion技术的开源项目,通过AI将2D图像自动转换为3D模型。项目采用Objaverse数据集训练,主要应用于研究领域,可用于艺术创作、教育和产品设计。该技术虽在文字渲染和人像生成方面存在限制,但为计算机视觉领域带来突破性进展。
control_v11e_sd15_ip2p - 更好地控制扩散模型的图像处理能力
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目扩散模型条件输入模型稳态扩散
本项目利用ControlNet v1.1提供了一种神经网络结构,能够通过附加条件控制预训练的大型扩散模型,与Stable Diffusion兼容。其支持指令化像素到像素的控制,通过边缘图、分割图和关键点等条件输入丰富图像生成方式。即便在小规模数据集下,ControlNet也能在个人设备上快速训练,相关源码及文档可在HuggingFace平台获取,适用于多种图像生成任务,提升图像处理灵活性。
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。
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。
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