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audio-diffusion

使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐

audio-diffusion项目使用Hugging Face的diffusers包,将扩散模型应用在音乐合成领域,不再局限于图像生成。项目介绍了条件音频生成、预训练模型的使用、Mel谱图处理,在谷歌Colab和本地环境下的训练方法。项目包含实际案例和最新更新,展示了如何用扩散模型生成和插值音频。此外,还提供了从音频文件生成Mel谱图数据集的详细指南,涵盖多种技术细节和操作方法。

zero123-diffusers - 单图转3D模型的AI技术突破
3D对象GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能图像生成开源项目模型研究模型
Zero-1-to-3项目展示了AI领域的重要进展,实现从单一2D图像到3D模型的转换。基于Stable Diffusion技术,该项目为研究人员提供了探索大规模模型部署和生成模型特性的新工具。尽管在真实感和文本渲染方面有待改进,但其在计算机视觉和3D建模领域的应用前景广阔。使用时需谨慎,确保符合伦理标准。
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。
tango - 利用扩散模型和大语言模型实现先进的文本到音频生成
GithubTango人工智能开源项目文本转音频生成潜在扩散模型音频生成
Tango是一个创新的文本到音频生成模型,结合了潜在扩散模型和大语言模型技术。该模型使用冻结的Flan-T5作为文本编码器,训练UNet扩散模型生成音频。尽管训练数据集较小,Tango的性能仍可媲美最先进模型。Tango 2版本通过在Audio-alpaca数据集上的DPO对齐训练进一步提升了生成质量。项目开源了模型代码和预训练权重,为音频生成研究提供了有价值的资源。
sdxl-unstable-diffusers-y - 文本到图像超真实生成的开放API工具
AI绘图GithubHuggingfaceSDXL Unstable DiffusersStable Diffusion API开源项目模型生成图像超写实
该稳定扩散API提供超真实的文本转图像功能,允许用户在无需支付的情况下获取API密钥并使用sdxl-unstable-diffusers-y模型。适用于PHP、Node、Java等多种编程语言,配有详细文档以简化开发流程。生成的图像具有细腻和生动的细节,满足高清图像需求。通过简便的示例代码,用户可轻松更新和应用这一扩散工具,感受超现实生成的多样可能。使用优惠码DMGG0RBN还能享受25%的折扣。
Ghibli-Diffusion - 基于Stable Diffusion的吉卜力风格AI绘画模型 助力创作动画电影般艺术作品
Ghibli-DiffusionGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画动画风格图像生成开源项目模型
Ghibli-Diffusion是一款基于Stable Diffusion并经吉卜力动画风格训练的AI模型。通过在提示词中添加'ghibli style',可生成具有吉卜力特色艺术风格的图像。该模型支持人物、动物、汽车和风景等多种场景创作,基于diffusers框架开发,采用CreativeML OpenRAIL-M开源协议。开发者可通过Python调用,快速生成高质量的吉卜力风格插画。
tree-diffusion - 基于扩散模型的语法树生成框架
GithubPython依赖Tree Diffusion开源项目模型权重训练评估
Tree Diffusion 是一个开源的深度学习框架,专注于高效生成语法树。该框架结合了扩散模型和变异策略,能在复杂语法约束下快速生成有效的树结构。项目提供完整代码库、预训练模型和使用指南,支持多种编程语言和自定义语法。Tree Diffusion 在程序合成、代码生成和自然语言处理等领域具有广泛应用前景,为研究人员和开发者提供了强大的工具。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型,实现高质量图像创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型,通过595k步fine-tuning优化,能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域,但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途,不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具
Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述
Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型,实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整,并无缝融合编辑区域,减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载,供用户探索。
tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感
该项目利用zyxt99565的模型,通过diffusers库进行文本到图像的转换,支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic,专注于生成高质量逼真图像。
AM-mix1 - 理解Stable Diffusion技术在图像生成中的应用
APIGithubHugging FaceHuggingfaceStable Diffusion Diffusersstable-diffusion开源项目文本到图像模型
AM-mix1项目利用Stable Diffusion技术实现文本到图像转换。通过Hugging Face API生成示例,呈现模型性能。探索该项目如何为艺术作品和设计项目提供创新解决方案。
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