X-Adapter

实现旧版扩散模型插件通用兼容的适配器

X-Adapter 扩散模型插件兼容 Stable Diffusion ControlNet Github 开源项目

X-Adapter是一个通用适配器，使旧版扩散模型（如SD1.5）的预训练插件能够直接与升级后的模型（如SDXL）兼容，无需重新训练。该项目支持ControlNet、LoRA等多种插件，提供了设置指南、推理代码和使用示例，提高了模型升级后的灵活性和效率。这为研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。

sdxl-ip-adapter - 探索SDXL中的多IP适配器和图像编码器

GithubHuggingfaceStable Diffusion噪声影响图像生成多图组合开源项目模型高搜索量

这个开源项目基于SDXL vit-h模型，支持多IP适配器和图像编码器，允许更丰富的图像生成。通过最近更新的功能，与Image Artisan XL无缝集成，项目中包含不同噪声级别的实验结果，展示该工具在文本到图像转换中的多样化应用场景和扩展功能。

res-adapter - 扩散模型的无缝分辨率适配器

AI绘图GithubResAdapter分辨率适配图像生成开源项目扩散模型

ResAdapter是一款轻量级分辨率适配器，可集成至各类扩散模型中实现任意分辨率图像生成。无需额外训练和推理，ResAdapter通过少量参数(SD1.5为0.9M, SDXL为0.5M)支持广泛的分辨率范围。项目提供使用指南、预训练权重及与多种模型的集成示例，展示了其在文本生成图像和图像编辑等任务中的应用效果。

Diffusers_IPAdapter - 基于Diffusers的多功能IPAdapter实现

AI绘图DiffusersGithubIPAdapter图像处理开源项目深度学习

Diffusers_IPAdapter是基于Hugging Face Diffusers的IPAdapter模型实现。该项目支持多输入图像处理、权重调整和负面图像输入，提供了统一的IPAdapter类接口。其简洁的代码结构便于维护，使用户能轻松实现高质量图像生成和编辑。这一工具适合需要精细控制图像生成的研究人员和开发者使用。

SD-Latent-Interposer - 实现Stable Diffusion模型间潜空间互操作的神经网络

ComfyUIGithubSD-Latent-InterposerStable Diffusion开源项目潜在空间神经网络

SD-Latent-Interposer是一个实现Stable Diffusion模型间潜空间互操作的神经网络。它支持SDXL、SDv1.5、SD3、Flux.1和Stable Cascade等版本之间的直接潜空间转换，无需通过VAE解码和重新编码。这种方法提高了不同SD模型版本间的兼容性，为潜空间操作提供了更高效、灵活的解决方案。

IP-Adapter - 轻量级图像提示适配器提升文图生成效果

GithubIP-Adapter图像提示多模态生成开源项目扩散模型文本到图像生成

IP-Adapter是一款轻量高效的图像提示适配器,仅需22M参数即可为预训练文本到图像扩散模型提供图像提示功能。它不仅性能卓越,还可泛化到其他自定义模型,与现有控制工具兼容实现可控生成。IP-Adapter支持图像和文本提示配合使用,实现多模态图像生成,为AI图像生成领域带来新的可能性。

adapters - 参数高效与模块化迁移学习的统一库

AdaptersGithubHuggingFacePyTorchTransfer LearningTransformer开源项目

提供一个兼容HuggingFace Transformers的附加库，整合超过10种Adapter方法和超过20种先进Transformer模型，简化训练和推理的编程工作量。支持高精度与量化训练、任务算术合并适配器以及多适配器组合等功能，适用于NLP任务的参数高效传输学习。

t2i-adapter-depth-midas-sdxl-1.0 - Stable Diffusion与MiDaS深度估计的协作创新

GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型模型训练深度感知稳定扩散

T2I Adapter通过MiDaS深度估计增强StableDiffusionXL的文本到图像转换功能，此项目由腾讯ARC与Hugging Face合作开发。适用于注重图像深度的艺术生成应用，T2I-Adapter-SDXL支持高达2.6亿参数，专为追求图像精细控制的开发者与艺术创作者设计。

LLaMA-Adapter - 轻量级适配方法高效微调大语言模型

GithubLLaMA-Adapter多模态大语言模型开源项目微调指令跟随

LLaMA-Adapter是一种高效的大语言模型微调方法。通过在LLaMA模型中插入适配器,仅引入120万个可学习参数,1小时内即可将LLaMA转化为指令跟随模型。该方法提出零初始化注意力机制,稳定早期训练。LLaMA-Adapter支持多模态输入,拓展应用场景。与全量微调相比,在参数量和训练时间上具显著优势,同时保持相当性能。

LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架

GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目

LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架，用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型，以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具，可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集，LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异，超越了 ChatGPT。

t2i-adapter-sketch-sdxl-1.0 - 草图条件下的图像转换与文本生成优化

GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型生成模型稳定扩散草图

该项目为StableDiffusionXL提供了T2I Adapter，实现了在草图条件下的图像转换功能。由腾讯ARC与Hugging Face共同开发，采用PidiNet边缘检测模型训练，能够从草图生成更加精细和可控的图像。与其他模型相比，该模型依托StableDiffusionXL的多个校验点，在处理多样化风格时具有更高的灵活性，适合用于艺术创作和设计。用户可在Doodly Space中试用，支持高分辨率图像处理。项目遵循Apache 2.0开源协议，附有GitHub代码和学术论文供深入研究。

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