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 - 基于Habana Gaudi处理器实现高性能AI图像生成方案

GPU加速GithubHabanaHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目模型混合精度训练

Stable Diffusion模型在Habana Gaudi处理器上的优化配置方案。该方案集成了Hugging Face生态系统，支持高效的模型训练和部署，可在单处理器或多处理器环境下运行，适用于需要高性能图像生成的应用场景。

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。

control_v11p_sd15_mlsd - 条件控制的优化：提升大规模Diffusion模型的定制化能力

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像调控开源项目扩散模型文本到图像生成模型

ControlNet v1.1通过引入额外的输入条件，实现对大型Diffusion模型的精细化控制。该模型在小数据集环境下也能高效学习，并支持在个人设备上进行快速训练。借助ControlNet，Stable Diffusion等模型能够采用如边缘图、分割图和关键点等条件输入，增强控制能力，推动相关应用的发展。

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。

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。

controlnet-union-sdxl-1.0 - ControlNet++：革新SDXL图像生成与编辑的多功能架构

AI绘图ControlNet++GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成图像编辑开源项目模型

ControlNet++为Stable Diffusion XL模型带来全新架构，支持10余种控制条件，实现高分辨率图像生成和精细编辑。项目采用桶训练、海量高质量数据集和多种训练技巧，在保持参数量的同时，实现多条件融合和开源模型兼容。ProMax版本还增添去模糊、变体生成等高级功能，为图像处理提供更多可能性。

XAgent - 开源的实验性大型语言模型驱动的自主代理

GithubXAgent人工智能大语言模型开源开源项目热门自主代理

XAgent是一款开源的大型语言模型驱动的自主代理，旨在自动解决各种任务。该项目处于初期阶段，团队正致力于不断完善。XAgent具备自动性、安全性、可扩展性和人机合作等特点，通过独特的分派器、计划器和执行器三部分协同工作，实现复杂任务的高效处理。目标是打造一个能解决任何给定任务的超级智能代理。

sliders - 扩散模型的精确控制工具

AI绘图Concept SlidersGithubLoRA图像编辑开源项目扩散模型

Concept Sliders是一个开源项目，为扩散模型提供精确控制的LoRA适配器。通过滑块界面，用户可以微调生成图像的属性，如年龄和表情。项目支持多个Stable Diffusion版本（v1.4、v2.1和XL），提供文本和图像概念滑块的训练脚本，以及实时演示和真实图像编辑功能。Concept Sliders为AI图像生成带来了新的精确控制方法，GitHub上可查看完整项目详情。

PaddleX - 多硬件支持的飞桨模型低代码开发工具

GithubPaddleX低代码开发多硬件支持开源项目模型产线飞桨

PaddleX 3.0是一个基于飞桨框架的低代码开发工具，支持在多种主流硬件上进行模型训练和推理。该工具提供16条模型产线和68个精选模型，覆盖图像分类、目标检测、OCR等多个任务场景，适用于工业、能源、金融等多个行业。PaddleX支持零代码和低代码两种开发模式，可在本地多种硬件上运行，为AI应用开发提供便捷的解决方案。

OpenAdapt - 具有大型多模态模型（LMM）的 AI 优先流程自动化

AI-First Process AutomationGUI AutomationGithubLarge Multimodal ModelsOpenAdaptPython开源项目

OpenAdapt项目利用大型多模态模型（LMMs）实现与桌面和网页图形用户界面的无缝集成。这个开源Python库通过录制和分析用户操作，自动生成任务提示并执行任务回放，减少重复性工作，提高效率。项目特点包括模型无关性、自动提示生成和广泛的系统兼容性，支持所有类型的GUI，包括虚拟化和网页。项目遵守MIT开源许可证。了解更多关于安装、使用和贡献的信息，并加入开发者社区优化流程自动化技术。

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