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openjourney

基于Midjourney数据的Stable Diffusion微调模型

Openjourney是一个开源的Stable Diffusion微调模型,专门用于生成Midjourney风格的图像。用户只需在提示词中添加'mdjrny-v4 style'即可使用。该项目提供了示例提示词、教程和在线体验平台,方便用户快速入门AI艺术创作。模型可通过Diffusers库轻松集成,为创意项目提供更多可能性。

OnlyReal-Black-Mix - 利用文本到图像技术实现高效图像生成的创新解决方案
CivitaiGithubHugging FaceHuggingfacediffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
该项目结合稳定扩散模型与diffusers,支持文本转图像功能,适合多样化的创意应用场景。利用Hugging Face API生成的样本图像及原作者的演示,展示了其在艺术创作中的潜力与应用价值。
anime-pencil-diffusion - 生成动漫铅笔风格图像的AI工具
AI艺术Anime-Pencil-DiffusionGithubHuggingface动漫风格图像生成开源项目模型稳定扩散
该开源项目通过梦境训练精细调整stable diffusion 1.5模型,生成动漫铅笔风格的图像。项目包括多个版本,不断优化以提升图像质量,是AI艺术生成的积极尝试。
Stable Diffusion 3 - 探索Stable Diffusion 3的高级文本到图像生成能力
AI工具AI绘图Stable Diffusion 3人工智能图像质量文本生成图像
Stable Diffusion 3是Stability AI开发的先进文本到图像模型,在图像质量、多主题处理和文本遵循方面有显著提升。本站提供免费在线体验,用户可通过文本提示生成高质量图像。网站详细介绍了Stable Diffusion 3的核心特性,并提供API接口和下载选项,满足开发者和研究人员的不同需求。探索AI驱动的图像生成新境界,体验Stable Diffusion 3的强大功能。
controlnet-sd21-depth-diffusers - 控制稳定扩散与艺术生成的革新选择
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers开源项目控制网模型艺术语言模型
controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本,着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练,通过使用diffusers技术,提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户,强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持,确保功能实现的高质量与灵活性。
stable-diffusion-v1-5-inpainting - 稳定扩散修复模型,提升图像生成与修复能力
GithubHuggingfaceStable Diffusion Inpainting人工智能绘画创意图片生成图像修复开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一种基于潜在扩散模型的图像生成工具,通过文本提示生成高质量图像,支持遮罩修复。其在LAION-5B数据集上进行训练,应用于艺术和设计领域,具备生成逼真图像的能力,但在复杂文本处理上存在局限。遵循CreativeML OpenRAIL-M许可,可保证合理安全使用。了解训练和应用场景将有助于更有效地进行创新项目开发。
dreamshaper-8 - 基于Stable Diffusion的多风格AI图像生成模型
AI艺术创作DiffusersDreamshaperGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像模型
Dreamshaper 8是一个基于Stable Diffusion v1.5的AI图像生成模型。它能够创作多种风格的图像,包括写实和动漫风格。该模型改进了Lora支持和多种风格的生成能力,在照片级真实感和NSFW内容生成方面有所提升。开发者可以通过Python代码轻松集成和使用这个模型。
perfectlevel10 - 通过稳定扩散技术革新图像生成
AI绘图GithubHuggingfacediffusersstable-diffusion图像生成开源项目文本转图像模型
PerfectLevel10结合稳定扩散和文本转图像技术,旨在提升图像生成的质量和效率。使用长尾关键词如稳定扩散和diffusers,该项目适用于多种应用场景,并提供详细的项目信息、更新和使用案例,方便用户获取所需的信息。
stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现,支持自定义参数
该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现,支持文本生成图像与图像生成图像的操作,允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库,适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用,并且借鉴了多个知名开源库,是学习和实践的理想资源。
ml-stable-diffusion - 在Apple设备上实现高效稳定的AI图像生成
AI绘图Core MLGithubStable Diffusion开源项目性能优化模型转换
ml-stable-diffusion是一个开源项目,旨在优化Stable Diffusion模型在Apple设备上的运行。它包含用于模型转换的Python工具和用于iOS/macOS应用集成的Swift包。通过权重压缩等技术,该项目显著提升了性能和内存效率,使开发者能够在Apple平台应用中实现高质量的AI图像生成。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
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。
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