distill-sd

更小更快速的Stable Diffusion模型，依靠知识蒸馏实现高质量图像生成

Stable Diffusion 模型压缩训练细节预训练检查点神经网络 Github 开源项目

基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量，同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置，还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型，适配快速高效图像生成需求。

q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法

GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化

Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度，同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成，还可用于文本引导的图像生成，首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。

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。

instruction-tuned-sd - 基于指令微调的Stable Diffusion图像编辑模型

GithubStable Diffusion低级图像处理卡通化图像处理开源项目指令微调

该项目探索了一种指令微调Stable Diffusion模型的方法,使其能够根据输入图像和特定指令进行图像编辑。结合FLAN和InstructPix2Pix的思想,项目通过构建指令数据集和训练,提升了模型执行图像转换任务的能力。研究涵盖卡通化和低级图像处理,并开源了相关代码、模型和数据集。

tiny-random-stable-diffusion-xl - 精简版Stable Diffusion XL模型增强图像生成随机性

Apache 2.0GithubHuggingface开发者权益开源协议开源项目模型版权软件许可

tiny-random-stable-diffusion-xl是Stable Diffusion XL模型的精简变体，旨在提供更强的图像生成随机性。该项目保留了SDXL核心功能，同时显著减小模型体积，便于部署和使用。这一轻量级模型适用于需要高随机性和创意输出的场景，为AI图像生成提供了新的可能性。

Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型

GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers图像生成开源项目文本生成图像模型

Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型，适用于文本到图像的转换，为用户提供高质量的生成效果。

stable-diffusion-v1-4 - 先进的AI文本转图像模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目扩散模型文本生成图像模型深度学习

Stable Diffusion v1-4是一个基于潜在扩散技术的AI模型,能将文本描述转化为高质量图像。它结合自动编码器和CLIP文本编码器,在大规模数据集上训练,可生成多样化的写实和艺术风格图像。该模型为研究人员和创意工作者提供了新的视觉创作工具,开启了AI辅助艺术创作的可能性。但值得注意的是,模型存在一些局限性,如无法生成可读文本,且在复杂组合任务上表现不佳。

stable-diffusion-3.5-large-turbo-gguf - 直接量化的图像生成模型

AI社区GithubHuggingfaceStabilityAIstable-diffusion图像生成开源项目模型量化

stable-diffusion-3.5-large-turbo-gguf项目提供了对stabilityai的3.5稳定扩散模型的直接量化处理。模型文件可以在ComfyUI-GGUF自定义节点中运用，通过简单的文件部署即可实现。量化处理保持了原模型的许可证要求，提升了图像生成的运算效率，适用于文本到图像的生成任务。更多技术细节可以参考GitHub上的安装说明和量化类型概览。

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。

dreamlike-diffusion-1.0 - 经过艺术优化的Stable Diffusion图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习模型艺术创作

Dreamlike Diffusion 1.0通过对Stable Diffusion 1.5的艺术风格优化，提供了更强的艺术创作能力。模型支持512x768等多种分辨率配置，可生成肖像和风景作品。通过Python Diffusers、Gradio界面支持多平台使用，开放非商业用途部署，商业应用需获得授权。关键词dreamlikeart可增强作品的艺术效果。

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。

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