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扩散模型的精确控制工具

Concept SlidersLoRAAI绘图扩散模型图像编辑Github开源项目

Concept Sliders是一个开源项目，为扩散模型提供精确控制的LoRA适配器。通过滑块界面，用户可以微调生成图像的属性，如年龄和表情。项目支持多个Stable Diffusion版本（v1.4、v2.1和XL），提供文本和图像概念滑块的训练脚本，以及实时演示和真实图像编辑功能。Concept Sliders为AI图像生成带来了新的精确控制方法，GitHub上可查看完整项目详情。

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介绍相关项目
sd-face-editor - Stable Diffusion面部修复与表情编辑工具
AUTOMATIC1111Face EditorGithubStable Diffusion开源项目生成图像面部编辑
sd-face-editor是一款面部修复与表情编辑的工具，基于Stable Diffusion。通过检测、裁剪、重构与融合等步骤，实现面部修复与表情变化，支持多面部编辑和现有图像修复，适用于多种图像优化需求。
SlidesAI - AI快速生成专业演示文稿
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SlidesAI是一个高效的AI文本转换演示文稿工具，自动从任意文本生成专业幻灯片。无需设计经验，轻松快捷完成设置，首次免费提供三个演示文稿。它大幅简化了制作流程，帮助教育和商业专业人士节省时间与精力。SlidesAI为用户提供一个便捷的AI驱动演示文稿创建工具，能快速从任意文本中生成专业演示文稿。该平台易于操作，首次使用可免费创建三个演示文稿，对于需要大量制作幻灯片的用户尤为有用。
react-compare-slider - 功能丰富的React组件对比滑块
GithubReact Compare Slider响应式图片对比开源项目滑块组件自定义
React Compare Slider是一个用于并排或上下对比两个组件的React库。该组件支持响应式图像和其他React元素，适用于横向和纵向布局。它具有良好的可访问性，提供简洁的API，支持完全自定义。此外，该组件响应式流畅，体积小巧无依赖，兼容主流浏览器的最新两个版本，适用于React 16.8及以上版本。React Compare Slider常用于图像对比、设计前后对照、产品功能展示等场景。
sd-webui-infinite-image-browsing - Stable Diffusion webui图像浏览与管理扩展
AI绘图GithubStable Diffusion图像浏览开源项目扩展功能文件管理
sd-webui-infinite-image-browsing是Stable Diffusion webui的扩展插件，提供高性能图像浏览和管理功能。支持ComfyUI、Fooocus等多种AI软件，具备图像搜索、收藏、全屏预览和文件操作等特性。该扩展还提供多语言支持、隐私保护和批量下载功能，适用于AI生成图像的管理和浏览。
Text-to-Image - 开源SDXL文本生成图像模型支持自定义训练及API调用
GithubHuggingfaceLoRASDXL图像生成开源项目文生图模型稳定扩散
该项目为基于stable-diffusion-xl-base-1.0的LoRA微调模型，通过madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix进行VAE训练优化。项目提供Hugging Face API接口，开发者可使用Python实现文本到图像的转换功能。模型采用Safetensors格式发布，方便开发者进行集成部署和二次开发
stable-diffusion-multi-user - 基于Stable Diffusion的多用户AI绘图服务器部署方案
API部署GPU服务器GithubStable Diffusion多用户开源项目负载均衡
这是一个基于Stable Diffusion的多用户AI绘图服务器项目，提供自动扩展、负载均衡和WebUI扩展API支持。项目包含Django API、Runpod Serverless和Replicate三种部署方案，支持多用户队列、模型切换、civitai模型和Lora等功能。开发者可以基于此项目构建自定义UI、社区功能和账户系统。
sdxl-instructpix2pix-768 - 基于SDXL的指令式图像编辑模型
GithubHuggingfaceSDXL人工智能图像生成图像编辑开源项目模型深度学习
该项目将InstructPix2Pix方法应用于Stable Diffusion XL (SDXL)模型,开发了一个能够根据文本指令精确编辑图像的AI系统。它可以执行多种图像编辑任务,如改变天空景象、转换绘画风格和调整人物年龄等。项目通过diffusers库提供简便的使用接口。作为一个实验性模型,该项目仍有优化空间,开发者欢迎用户反馈和讨论。
LooseControl - 通用深度条件生成控制技术
AI绘图ControlNetGithubLooseControl图像生成开源项目深度条件控制
LooseControl是一种提升ControlNet能力的深度条件生成控制技术，实现了更通用的深度条件控制。该开源项目提供UI界面和Python API，支持基于粗略深度图的图像生成和风格保持编辑。LooseControl适用于多种场景，为计算机视觉和图像生成领域提供了新的研究方向。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术，以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩，从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇，体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
city-lora - 基于Stable Diffusion的城市景观LoRA模型
AI绘画GithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型
这是一个基于runwayml/stable-diffusion-v1-5的LoRA权重模型，针对城市景观图像生成进行微调。模型通过LoRA技术在城市数据集上优化，用于生成城市场景图像。支持文本到图像的转换功能，在保持Stable Diffusion基础特性的同时，专注于城市场景的生成。
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