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sd-x2-latent-upscaler

Stable Diffusion专用潜在空间图像放大器

sd-x2-latent-upscaler是为Stable Diffusion设计的潜在空间图像放大模型,能在GPU上对生成的潜在图像进行2倍放大。它实现了快速的文本到高分辨率图像生成流程,与所有Stable Diffusion检查点兼容。该模型由Katherine Crowson和Stability AI合作开发,在LAION-2B数据集的高分辨率子集上训练,为图像生成研究和创作提供了有力工具。

ombre-v3-sdxl - 文本生成图像技术与动漫美学的全新融合应用
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion人物角色动漫开源项目模型艺术创作
ombre-v3-sdxl是基于Stable Diffusion XL的文本生成图像模型,专注于创造动漫和美学风格的图像。该模型融合多种艺术风格,适合生成独特的角色和艺术作品。通过文本描述,它能生成高质量、富有艺术感的图像,可应用于动漫创作、游戏设计等领域。模型由qelt开发,基于merges模型构建,遵循FAIPL-1.0-SD许可协议。
perfectlevel10 - 通过稳定扩散技术革新图像生成
AI绘图GithubHuggingfacediffusersstable-diffusion图像生成开源项目文本转图像模型
PerfectLevel10结合稳定扩散和文本转图像技术,旨在提升图像生成的质量和效率。使用长尾关键词如稳定扩散和diffusers,该项目适用于多种应用场景,并提供详细的项目信息、更新和使用案例,方便用户获取所需的信息。
sd-vae-ft-ema - 稳定扩散变分自编码器的增强版模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion图像重建开源项目扩散模型机器学习模型自动编码器
sd-vae-ft-ema是一个基于LAION-Aesthetics和LAION-Humans数据集训练的稳定扩散变分自编码器。该模型在图像重建质量尤其是人脸细节方面优于原始VAE,具有更好的rFID、PSNR和SSIM指标表现,可作为扩散器工作流中的即插即用组件。
dreamlike-diffusion-1.0 - 经过艺术优化的Stable Diffusion图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习模型艺术创作
Dreamlike Diffusion 1.0通过对Stable Diffusion 1.5的艺术风格优化,提供了更强的艺术创作能力。模型支持512x768等多种分辨率配置,可生成肖像和风景作品。通过Python Diffusers、Gradio界面支持多平台使用,开放非商业用途部署,商业应用需获得授权。关键词dreamlikeart可增强作品的艺术效果。
dreamshaper-xl-v2-turbo - 基于SDXL优化的快速AI图像生成模型
AI绘画Dreamshaper XLGithubHuggingface人工智能图像生成开源项目模型深度学习
Dreamshaper XL v2 Turbo是基于Stable Diffusion XL优化的图像生成模型,专注于快速高质量的文本到图像转换。该模型采用DPMSolverMultistepScheduler调度器,仅需6步即可生成图像。支持多种风格创作,包括写实人像和机械科幻场景等。适用于需要快速生成高质量图像的数字创作场景。
x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编
GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署
该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术,旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试,用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具,用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行,提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。
stable-diffusion-3-medium - 革新性文本生成图像技术
GithubHuggingfaceStable Diffusion 3人工智能模型内容创作开源项目文本生成图像机器学习模型
Stable Diffusion 3 Medium是Stability AI开发的新一代文本生成图像模型。该模型采用多模态扩散变换器技术,大幅提升了图像质量、文字渲染和复杂提示理解能力。经过10亿张图像预训练和3000万张高质量图像微调,该模型在艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域展现出卓越性能,同时保持了较高的资源效率。
CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成
AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节
CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成,这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。
pixart-900m-1024-ft-v0.6 - 使用稳定扩散技术的创新图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfacecyberpunk风格stable-diffusion图像合成开源项目未来城市模型
此开源项目利用稳定扩散技术,专注于文本生成图像的应用,确保高质量的图像输出。以ptx0/pixart-900m-1024-ft-large为基础,通过simpletuner调试,适合描绘多种艺术场景,如外星市场、奇幻森林、赛博朋克城市等。用户可借助自定义文本提示,生成详尽且清晰的图像,支持去除模糊、裁剪及不美观的元素。适合创意者、设计师,激发艺术创意与设计灵感。
PixArt-XL-2-512x512 - 快速生成高分辨率图像的高效能模型
GithubHuggingfacePixart-α开源项目扩散模型文本到图像模型深度学习生成模型
PixArt-α是一个基于Transformer架构的文本到图像生成框架,能够从文本提示生成高分辨率图像,最高可达1024像素。相比于Stable Diffusion v1.5,其训练时间仅为10.8%,大幅降低成本与碳排放。用户偏好评估显示,PixArt-α在实现效率与图像质量方面表现卓越,适用于艺术创作、教育用途及生成模型研究。但需要注意的是,其在图像还原现实性和复杂任务的执行上尚有局限。查看其GitHub或arXiv以了解更多细节。
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