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controlnet-sd21-depth-diffusers

控制稳定扩散与艺术生成的革新选择

controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本,着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练,通过使用diffusers技术,提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户,强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持,确保功能实现的高质量与灵活性。

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。
stable-diffusion-3.5-large - 多模态扩散变换器模型实现高质量图像生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5人工智能模型多模态扩散变换器开源项目文本生成图像模型深度学习
Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI开发的新型文本到图像生成模型。采用多模态扩散变换器架构,改进了图像质量、排版和复杂提示理解能力。模型支持研究及部分商业用途,可通过ComfyUI、Hugging Face等多种方式使用。结合多个预训练文本编码器和QK归一化技术,在提示遵循度和图像美学质量方面表现优异。
testSCG-Anatomy-Flux1 - 文本到图像生成功能及稳定扩散技术概览
AI绘图GithubHuggingfaceSafetensorsstable-diffusion开源项目模型模型下载生成艺术
项目特色在于结合黑森林实验室的FLUX.1基础模型,采用LoRA和diffusers技术以实现高效的文本到图像转换。支持Safetensors格式的模型权重下载,能够处理多领域的图像生成任务,适用于视觉设计和创意行业。通过应用先进技术,提升图像生成的性能和可靠性。
scoresdeve-ema-celeba-64 - 无条件图像生成的高效DiffusionPipeline
AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceunconditional-image-generation图像生成开源项目模型模型推理
该项目通过diffusers库的DiffusionPipeline实现无条件图像生成,使用eurecom-ds/celeba数据集,并兼容CUDA设备,提供了加载预训练模型和生成图像的高效方案。模型通过固定种子实现一致的推理输出,适用于AI研究和开发。用户可以自定义推理步骤,满足不同场景下的图像生成需求,拓展计算机视觉应用。
ponyDiffusion-V6-XL-Turbo-DPO - 基于Diffusers的高效文本生成图像模型
AI绘图GithubHuggingfacePony DiffusionSafetensorsText-to-Image开源项目模型深度学习模型
Pony Diffusion V6 XL Turbo DPO的Diffusers版本保留了原模型的文本到图像生成能力。该版本采用Diffusers框架,提高了处理效率和兼容性。模型支持Safetensors格式,适用于创建多样化的图像内容。这一开源项目为艺术创作和设计应用提供了有力工具。
lutDiffusion_v09Beta - LUT与Stable Diffusion结合的图像生成技术
GithubHuggingfaceLUT-Diffusion开源项目技术热点文字转图像模型稳定扩散
此开源项目融合Stable Diffusion与色彩查找表(LUT)技术,作为一款文本到图像生成工具。通过Huggingface的API,用户能够进行色彩转换,生成复古风格的高质量影像。该工具在图像生成中展现出良好的应用潜力,适用于艺术创作与商业设计。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数,即可在短时间内完成训练,并减少存储需求。项目还支持多概念组合,附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
duchaitenPonyXLNo_ponyNoScoreV40 - 基于diffusers框架的新型图像生成模型
GithubHuggingfacediffusers人工智能图像生成开源项目机器学习模型模型卡
duchaitenPonyXLNo_ponyNoScoreV40是基于diffusers框架开发的图像生成模型。该模型利用深度学习技术生成图像,可能适用于艺术创作和内容生成等领域。目前,模型的具体训练细节和性能指标尚未公开。潜在用户应了解模型可能存在的局限性,并参考相关使用说明。
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。
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。
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