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Stable Diffusion WebUi的使用教程及AI绘画技术的介绍

本指南详细介绍Stable Diffusion WebUi的使用教程及AI绘画技术,文档由社区持续更新,支持中文和英文。页面内容涵盖使用要求、推理速度对比、贡献方式及参与社区的方法,通过本指南可以更好地理解和应用AI绘画技术。

ADI-Stable-Diffusion - 基于ONNXRuntime的Stable Diffusion推理框架
C++GithubONNXRuntimeStable Diffusion开源开源项目推理引擎
ADI-Stable-Diffusion是一个C++库和命令行工具,利用ONNXRuntime加速Stable Diffusion模型推理。该项目具有小巧的包体积和高性能,支持多种采样方法和调度器,适用于不同版本的Stable Diffusion模型。它为开发者提供了便捷的工程部署方案,可用于构建灵活的图像生成和编辑应用。
stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现,支持自定义参数
该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现,支持文本生成图像与图像生成图像的操作,允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库,适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用,并且借鉴了多个知名开源库,是学习和实践的理想资源。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术,以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩,从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇,体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练,能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口,内置内容审核机制,主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入,使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。
StableSwarmUI - 高性能模块化稳定扩散界面
Beta 版本GithubStable DiffusionStableSwarmUI图像生成开源项目热门迁移指导
StableSwarmUI是一个高性能模块化的网页用户界面,专注于易用性、扩展性以及工具的强大功能性。适合初学者和专业用户,支持图像生成和复杂工作流管理。随着项目独立发展,用户可通过新的仓库获取更新。加入官方Discord或参与GitHub讨论,了解功能更新和详细的迁移指南。
voltaML-fast-stable-diffusion - 使用AITemplate加速的Stable Diffusion WebUI和API
AITemplateAPIGithubStable DiffusionVoltaMLWebUI开源项目
VoltaML-fast-stable-diffusion是一个使用AITemplate加速的Stable Diffusion WebUI和API,提供简洁易用的界面,支持PyTorch和AITemplate推理,兼容Windows和Linux,并提供详细文档。利用Docker轻松部署,拥有积极的社区支持。
GRAVITI Diffus - 简化稳定扩散技术的AI艺术生成平台
AI图像AI图像生成AI工具ControlNetGRAVITI DiffusROOP图像生成热门稳定扩散模型
GRAVITI Diffus,一个便捷的WebUI平台,使您能轻松探索和展示AI艺术。提供20,000+模型与多种扩展,帮助您创作并分享数字艺术。加入社区,共同塑造平台未来。
Disco_Diffusion_Local - Disco Diffusion v5 Turbo本地安装指南及3D动画支持
3D动画AnacondaDisco Diffusion v5 TurboGithubJupyter笔记本Windows开源项目
Disco Diffusion v5 Turbo详细指南,帮助用户在本地运行最新版本的Disco Diffusion,包括3D动画支持。指南适用于在Windows系统上克服Linux依赖项,安装WSL2和Anaconda,创建Python环境,并介绍两种运行方式:通过Jupyter Notebook和批处理模式。提供示例图像和常见问题解答,优化设置以充分利用GPU性能。
stable-diffusion-3-tiny-random - 精简版Stable Diffusion 3模型助力AI开发调试与实验
DiffusersGithubHuggingfacestable-diffusion-3图像生成开源项目模型模型调试深度学习
stable-diffusion-3-tiny-random是基于Stable Diffusion 3的精简版模型,专为AI开发调试和快速实验设计。该项目采用小型模型结构和随机初始化参数,保留原始模型核心功能。它为开发者提供轻量级环境,便于进行测试、优化和创新,无需大量计算资源。这一工具适合深度学习研究人员和AI艺术家快速验证概念和调试算法。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
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