fastsdcpu

CPU优化的Stable Diffusion，提高图像生成效率

Stable Diffusion FastSD CPU OpenVINO Adversarial Diffusion Distillation Latent Consistency Models Github 开源项目

FastSD CPU 是一种基于 Latent Consistency Models 和 Adversarial Diffusion Distillation 的增强型 Stable Diffusion 版本，专为提升 CPU 上的图像生成速度。它提供桌面 GUI、WebUI 和 CLI 接口，兼容 Windows、Linux、Mac 和 Android 系统，支持 256、512、768、1024 分辨率图像，并集成 OpenVINO 加速功能，显著提高推理速度和内存优化。

Github

Huggingface

介绍相关项目

sd-scripts - Stable Diffusion模型训练与生成的综合脚本工具库

GithubLoRAStable Diffusion图像生成开源项目机器学习模型训练

sd-scripts是一个专为Stable Diffusion模型开发的脚本库,集成了多种训练方法如DreamBooth、微调、LoRA和Textual Inversion。此外,它还提供了图像生成和模型转换功能。该项目包含训练脚本、数据准备工具和配置选项,有助于优化AI艺术创作流程。

stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型，支持多样化创作

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 v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术，它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体，包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域，但存在一些局限性，如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途，不应用于生成有害或违法内容。

multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术，适用于低显存环境

ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目

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。

stable-diffusion-v1-5 - 先进的AI文本到图像生成模型

GithubHuggingfacediffusers人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响

Stable Diffusion v1.5是一款基于扩散技术的文本到图像生成模型。该模型能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像，适用于艺术创作、设计辅助等多个领域。通过简单的文本提示词，用户可以控制图像生成过程。Stable Diffusion v1.5在图像质量和多样性方面较前代有显著提升，为AI图像生成领域提供了有力支持。

sd-turbo - 高效单步文本到图像生成模型

AI绘图GithubHuggingfaceSD-Turbo图像生成实时应用开源项目模型研究模型

SD-Turbo是基于Stable Diffusion 2.1的蒸馏版文本到图像生成模型。采用对抗性扩散蒸馏(ADD)训练方法，能在1-4步内生成高质量图像。适用于实时应用研究、艺术创作和设计工具，支持512x512像素输出。虽可用于非商业和商业用途，但在人脸生成和文字渲染方面存在局限。该模型为研究小型蒸馏文本到图像模型提供了新的可能性。

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。

sd-webui-stablesr - 提高图像超分辨率，适用于各种类型的图片处理

Automatic1111 WebUIGithubJianyi WangStable DiffusionStableSR开源项目超分辨率

此页面介绍了StableSR项目及其主要功能和用途。StableSR显著提升了图像细节和色彩准确度，并降低显存需求，适用于综合性图像处理。提供了SD2.1 768和512版本以支持高分辨率处理。此外，项目通过负提示词进一步优化图像质量，适合摄影、动漫及AIGC图像的超分辨率处理，且提供详细的安装和使用指南。

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。

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。

sdxl-unstable-diffusers-y - 文本到图像超真实生成的开放API工具

AI绘图GithubHuggingfaceSDXL Unstable DiffusersStable Diffusion API开源项目模型生成图像超写实

该稳定扩散API提供超真实的文本转图像功能，允许用户在无需支付的情况下获取API密钥并使用sdxl-unstable-diffusers-y模型。适用于PHP、Node、Java等多种编程语言，配有详细文档以简化开发流程。生成的图像具有细腻和生动的细节，满足高清图像需求。通过简便的示例代码，用户可轻松更新和应用这一扩散工具，感受超现实生成的多样可能。使用优惠码DMGG0RBN还能享受25%的折扣。

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