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。

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。

sdxl-vae - 优化自动编码器提升图像生成细节

GithubHuggingfaceStable DiffusionVAE图像生成开源项目扩散模型模型自编码器

SDXL-VAE项目为SDXL模型提供了优化版变分自动编码器。通过增大批量大小和采用指数移动平均，新autoencoder在所有重建指标上超越原始模型。它易于集成到diffusers工作流中，提升生成图像的局部高频细节。在COCO 2017数据集评估中，SDXL-VAE在rFID、PSNR、SSIM等指标上均优于原始VAE，显著改善了图像重建质量。

X - Model - 探索流行AI模型并集成到产品中

AI工具AI模型产品集成人工智能探索生成

X - Model提供AI模型探索和产品集成服务。平台支持开发者和企业探索流行AI模型，并将其无缝集成到产品中。通过快速了解、测试和应用各种先进AI技术，加速AI驱动的创新和产品开发。X - Model让用户能轻松接触最新AI模型，充分发挥其在项目中的潜力。平台专注于AI模型集成和AI技术应用，为用户提供全面的AI解决方案。

X2Paddle - 飞桨生态下的模型转换工具，致力于帮助其它深度学习框架用户快速迁移至飞桨框架

GithubPyTorchX2Paddle开源项目模型转换深度学习飞桨

X2Paddle是一个将Caffe、TensorFlow、ONNX和PyTorch模型转换为飞桨框架的开源工具。它支持推理模型和PyTorch训练项目的快速迁移，并提供详细的API对比文档。通过简单的一键命令或API，模型转换变得轻松，显著节省迁移成本。适用于Python 3.5+及多种硬件设备，同时支持PaddleLite格式及VisualDL在线转换服务，充分发挥飞桨生态系统的优势。

IP-Adapter-Instruct - 多任务图像生成的突破性技术

GithubIP Adapter Instruct图像生成多任务学习开源项目扩散模型条件控制

IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术，融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务，包括风格迁移和对象提取，同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性，提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色，为扩散模型的发展提供了新的可能性。

diffusion-nbs - 扩散模型入门资源集合

AIGithub图像生成开源项目扩散模型机器学习深度学习

diffusion-nbs项目是一个专注于扩散模型的入门资源集合。该项目提供了一系列教程和Jupyter notebooks示例，旨在帮助初学者和研究人员理解扩散模型的基本概念。内容涵盖了扩散过程的原理和实践应用，为学习者提供了扎实的基础知识，并展示了如何在各种场景中应用这一技术。

IP-Adapter-FaceID - 基于面部ID的多风格人像生成技术

GithubHuggingfaceIP-Adapter-FaceIDStable Diffusion人脸识别图像生成开源项目模型深度学习

IP-Adapter-FaceID 是一个开源AI模型，利用面部识别技术的ID嵌入生成多样化风格的人像图像。用户只需提供文本提示和面部图像，就能创建保持ID一致性的各种风格人像。该项目还包括SDXL版本和专门的肖像模式，进一步增强了图像生成能力。这一技术为数字艺术创作和个性化内容生成提供了新的可能性。

Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统

AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换

Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目，专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点，并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器，适用于不同规模的GPU，可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联，系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗，为语音转换技术带来新的可能性。

refiners - 优化基础模型适配器的训练和部署工作流

AI模型GithubRefiners基础模型开源项目深度学习适配器

Refiners是一个开源项目，致力于优化基础模型适配器的训练和部署流程。该项目集成了多项前沿技术，包括IC-Light图像照明调控、Multi Upscaler高分辨率图像生成和HQ-SAM高质量掩码预测等。Refiners还支持SDXL-Lightning和潜在一致性模型等创新功能，为开发者提供了多样化的工具和灵活的适配方案，促进AI模型的快速迭代和实际应用。

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。

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