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fastsdcpu

CPU优化的Stable Diffusion,提高图像生成效率

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。

MochiDiffusion - 在macOS上本地运行Stable Diffusion生成图像的应用
Apple SiliconCore MLGithubMochi DiffusionStable DiffusionSwiftUI开源项目
Mochi Diffusion使Mac用户可以本地运行Stable Diffusion,充分利用Apple Silicon的Neural Engine来提升性能和速度,并减少内存消耗。应用具有图像生成、图像转高分辨率和离线操作等功能,还支持自定义模型,并保留生成图像的元数据。
swift-diffusion - Swift重新实现的Stable Diffusion模型
AI绘图GithubStable DiffusionSwift Diffusion开源项目深度学习移动设备优化
Swift重新实现的单文件Stable Diffusion模型,包含CLIP文本处理、UNet扩散和解码器等核心组件。项目致力于在移动设备上运行Stable Diffusion,通过内存优化和性能提升,实现与原始Python版本相当的效果。目前已完成主要模型移植,为移动AI应用开发提供新的可能。
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。
stable-diffusion-3-medium - 基于多模态扩散变换器的开源AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion 3人工智能绘画图像生成模型开源项目文本生成图像模型非商业许可
Stable Diffusion 3 Medium是Stability AI开发的文本生成图像模型,采用多模态扩散变换器(MMDiT)架构,集成OpenCLIP、CLIP和T5三种文本编码器。模型通过10亿图像预训练和3000万张图像微调,支持图像生成、字体排版等功能。提供多种模型变体,可通过ComfyUI或API使用,仅限非商业研究用途。
StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率
GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练
StableSR项目采用扩散模型,提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本,已被IJCV期刊接受,并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
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。
SpeeD - 通过时间步长优化实现扩散模型训练加速
AI生成GithubSpeeD开源项目扩散模型深度学习训练加速
SpeeD是一种创新的扩散模型训练加速技术,通过对时间步长的深入分析和优化,将训练过程分为加速、减速和收敛三个区域。该方法采用重采样和重加权策略,实现了训练速度的显著提升。SpeeD易于与现有模型集成,能有效提高扩散模型的训练效率,为图像生成等任务提供了新的解决方案。
HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。
Diffus - 高精度Stable Diffusion图像生成平台
AI工具AI绘图Stable Diffusion人工智能艺术图像生成深度学习
Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。
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