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。

Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT - TensorRT优化Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能

AI绘图GithubNVIDIA GPUStable DiffusionTensorRT开源项目性能优化

这个扩展通过TensorRT优化引擎，显著提升了Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能。它兼容SD 1.5、2.1、SDXL和SDXL Turbo等多个版本。扩展提供了简便的默认引擎生成和快速启用功能，同时支持LoRA转换与应用。为满足不同需求，扩展提供多种引擎类型，可适应各种分辨率和批量大小。高级用户还可进行个性化设置，灵活调整性能参数。

diffusion-literature-for-robotics - 扩散模型在机器人学研究中的最新进展与应用

Diffusion modelsGithub人工智能图像生成开源项目机器人学深度学习

本项目整理了扩散模型在机器人学领域的前沿研究文献和代码资源,涵盖模仿学习、视频生成等多个研究方向。资源库提供扩散模型入门教程、精选论文摘要和主题分类的机器人扩散论文集,为研究者提供全面参考。项目旨在帮助研究人员了解并应用机器人扩散技术的最新进展。

cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法

CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑

该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子，并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像，利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南，包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容，通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。

web-stable-diffusion - 浏览器内完全独立运行的稳定扩散模型

GithubML模型部署TVM UnityWeb Stable DiffusionWebGPU开源项目机器学习编译

本项目实现了稳定扩散模型的全浏览器内运行，无需服务器支持。这项技术降低服务成本的同时增强了个性化和隐私保护。基于WebGPU和WebAssembly等技术，用户只需通过浏览器即可体验强大的AI功能。该项目利用开源生态系统，支持Python优先环境，便于开发和优化AI模型，能够广泛部署并提供可重复和可操作的工作流程。

stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术

Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。

awesome-stable-diffusion - 针对Stable Diffusion人工智能模型全面的资源与软件指南

AI模型GUI界面GithubStable Diffusion人工智能绘图开源项目资源库

awesome-stable-diffusion是一个针对Stable Diffusion人工智能模型的综合性资源和软件集合，提供一系列从GUI到CLI界面的安装指南，并支持NVIDIA GPU、Apple Silicon和AMD GPU等多平台。项目不仅提供必要的模型权重文件，还详述如何运行模型，同时提供多种经过更新和维护的分支版本，满足用户对功能和性能的不同需求。

LECO - 扩散模型概念调整的低秩适应技术

GithubLECOLoRAStable Diffusion开源项目扩散模型概念擦除

LECO是一个基于低秩适应技术的开源项目，专注于扩散模型中概念的擦除、强调和替换。该项目支持多种预训练模型，提供灵活的配置选项，并可在不同GPU平台上运行。通过精心设计的提示词和LoRA权重，LECO不仅可以擦除概念，还能进行概念调整。这为研究人员和开发者提供了探索和改进AI生成模型概念控制能力的有力工具。

sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型

CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型

sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型，通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库，可生成高质量的图像变体，主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本，相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现，但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。

AlbedoBase - Diffusers库模型管理和部署框架

AI模型GithubHuggingfacediffusers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估

AlbedoBase是基于Diffusers库开发的模型管理框架。它提供模型卡片功能,自动生成模型描述和使用说明。支持上传、分享预训练模型,可直接使用或进行下游任务微调。框架还包含模型评估和环境影响分析,有助于提高模型可解释性。AlbedoBase简化了深度学习模型的管理和部署流程。

fast-stable-diffusion - fast-stable-diffusion：Paperspace上的A1111、ComfyUI和DreamBooth集成

A1111ComfyUIDreamBoothGithubPaperspacefast-stable-diffusion开源项目

fast-stable-diffusion项目整合了AUTOMATIC1111 Webui、ComfyUI和DreamBooth，旨在提升稳定扩散技术的效率和效果。特别感谢Scenario和Paperspace的赞助支持。点击了解更多关于DreamBooth和实现细节。

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