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。

autodistill - 使用大型、较慢的基础模型来训练小型、较快的监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务

AutodistillGithubRoboflowinstance segmentationmachine learningobject detection开源项目

Autodistill利用大型基础模型训练小型快速监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务，并计划扩展至语言模型。可在本地硬件或云端运行，通过插件接口连接基础和目标模型插件，减少依赖和许可证冲突，确保高效便捷的模型训练与部署。

TCD-SDXL-LoRA - 创新扩散模型蒸馏技术助力高质量图像快速生成

GithubHuggingfaceLoRAStable DiffusionTCD开源项目快速采样文本生成图像模型

TCD是一款基于轨迹一致性蒸馏原理的开源项目，通过少步采样技术实现快速图像生成。该技术在保持高质量生成效果的同时，支持灵活调节采样步数和细节程度。作为SDXL的扩展模型，TCD可与社区模型、LoRA、ControlNet等技术无缝集成，并解决了传统对抗训练中的模式崩溃问题。

stable-diffusion-nvidia-docker - 基于Docker的Stable Diffusion简易部署方案

AI绘图DockerGPUGithubStable Diffusion多GPU支持开源项目

该项目为Stable Diffusion模型提供基于Docker的部署方案，适用于Ubuntu和Windows系统。通过简单的Web UI界面，用户可在GPU设备上轻松运行Stable Diffusion，支持多GPU推理、图像到图像转换和图像修复功能。项目集成了Stable Diffusion 2.0模型，为AI图像生成技术的使用提供便捷途径。

controlnet-sd21-depth-diffusers - 控制稳定扩散与艺术生成的革新选择

GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers开源项目控制网模型艺术语言模型

controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本，着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练，通过使用diffusers技术，提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户，强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持，确保功能实现的高质量与灵活性。

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。

stable-diffusion-2-1-base-custom - 基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型用于图像生成

AI绘图Custom DiffusionGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型深度学习

stable-diffusion-2-1-base-custom是基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型，采用Custom Diffusion技术训练。该模型支持diffusers库，能够将文本转换为高质量图像。开发者可以通过Python代码调用模型进行图像生成。作为开源项目，它为AI艺术创作和图像生成应用提供了有力支持。然而，模型的具体训练数据和潜在局限性尚未明确。

HumanSD - 基于骨骼引导的人体图像生成模型

GithubHumanSDStable Diffusion人物图像生成开源项目扩散模型骨架引导

HumanSD是一个基于骨骼引导的扩散模型，用于生成可控的人体图像。该模型通过热图引导去噪损失对稳定扩散模型进行微调，增强了骨骼条件的控制能力，同时减轻了灾难性遗忘。HumanSD在三个大规模人体数据集上训练，其中两个是新建立的。相比现有方法，HumanSD在复杂姿势、绘画风格、多人场景和细节方面表现更佳。

easydiffusion - AI图像生成工具

AI图像生成Easy DiffusionGithubStable Diffusion开源项目技术支持热门用户体验

Easy Diffusion 3.0提供一键安装，无需技术知识和预装软件，快速入门AI图像创作。全面支持Stable Diffusion模型，新增多种功能如ControlNet、多LoRA文件支持、嵌入式等，适用于Windows、Linux和Mac系统。适合新手和需求高级功能的用户，配备强大的社区支援。

DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成

DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉

DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。

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。

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