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sdxl-flash

平衡速度与质量的图像生成模型

SDXL Flash作为SDXL的改进版本,在生成速度与图像质量间实现了较好的平衡。虽然生成速度略逊于LCM、Turbo等模型,但输出质量更高。模型推荐参数为6-9步数、2.5-3.5 CFG值,配合DPM++ SDE采样器使用。开发者可借助Diffusers库轻松集成此模型,满足快速高质量图像生成需求。

lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案,用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略,简化深度学习工作流程,适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择,以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架,即可在生产环境中应用AI模型。
fastsdcpu - CPU优化的Stable Diffusion,提高图像生成效率
Adversarial Diffusion DistillationFastSD CPUGithubLatent Consistency ModelsOpenVINOStable Diffusion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。
StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架
AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习
StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。
SDXLTurbo.ai - AI图像生成技术Stable Diffusion 3的免费体验平台
AI工具AI绘图SDXLTurbo.aiStable Diffusion 3创意工具图像生成
SDXLTurbo.ai提供Stable Diffusion 3的免费在线访问。这一由Stability AI开发的最新AI图像生成技术支持高级文本到图像转换和多模态能力。平台采用用户友好的许可政策,为设计、动画和游戏开发等领域带来创新。通过免费访问,SDXLTurbo.ai使更多用户能够体验这一尖端AI技术,推动创新应用的发展。
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。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
LFM - 潜空间流匹配实现高效图像生成
Flow MatchingGithubPyTorch图像生成开源项目潜在空间生成模型
LFM项目创新性地将流匹配应用于预训练自编码器的潜空间,显著提升高分辨率图像生成的效率。这种方法不仅在计算资源有限的情况下保持了图像质量,还首次将条件生成任务融入流匹配框架。经过广泛测试,LFM在多个数据集上均取得了优异的定量和定性结果。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型(LLM)与文本到图像扩散模型结合,提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求,生成中间表示如图像布局,最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型,用户可自行设置实现自托管,从而节约API调用成本。项目更新频繁,包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
latent-consistency-model - 高效快速的少步推理图像合成模型
AI绘图GithubLatent Consistency Models图像生成开源项目扩散模型深度学习
Latent Consistency Models (LCM) 是一种创新的图像生成技术,通过将分类器自由引导蒸馏到模型输入中,实现高效的少步推理。LCM支持文本到图像和图像到图像的生成,在极短时间内生成高质量图像,同时提供多种易用的演示。该技术在保持图像质量的同时显著缩短推理时间,为实时图像生成提供了新的可能性。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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