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Diffus

高精度Stable Diffusion图像生成平台

AI工具Stable DiffusionAI绘图图像生成人工智能艺术深度学习

Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。

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介绍相关项目
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。
diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑
Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉
diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架，用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型，支持FFHQ、LSUN等数据集，实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本，为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。
stable-diffusion-v1-4 - 先进的AI文本转图像模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目扩散模型文本生成图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-4是一个基于潜在扩散技术的AI模型,能将文本描述转化为高质量图像。它结合自动编码器和CLIP文本编码器,在大规模数据集上训练,可生成多样化的写实和艺术风格图像。该模型为研究人员和创意工作者提供了新的视觉创作工具,开启了AI辅助艺术创作的可能性。但值得注意的是,模型存在一些局限性,如无法生成可读文本,且在复杂组合任务上表现不佳。
Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
stable-diffusion-2-1-base - 基于稳定扩散技术的高质量文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
stable-diffusion-2-1-base是Stability AI开发的文本到图像生成模型，基于潜在扩散技术。该模型在大规模图像数据集上训练，可根据文本提示生成512x512分辨率的高质量图像。相比之前版本，2.1版本在图像质量和文本理解能力上有所提升。模型适用于艺术创作、设计辅助等场景，可通过Hugging Face Diffusers库轻松使用。
Feng My Shui - 融合多种AI模型的图像生成平台
AI工具AI模型AI绘图MidjourneyStable Diffusion XL图像生成
Feng My Shui结合Midjourney和Stable Diffusion XL等多种AI模型，提供高质量的图像生成服务。无需Discord账户，用户可通过网页和移动应用轻松使用。支持基础图像、私密生成等多种选项，为AI艺术创作提供便捷平台。适合各类用户探索AI图像生成的创意可能。
ComfyUI-layerdiffuse - ComfyUI图层扩散技术实现高级图像处理
AI绘图ComfyUIGithubLayerDiffuse图像处理图层生成开源项目
ComfyUI-layerdiffuse扩展为ComfyUI集成了LayerDiffuse的图层扩散功能，支持SDXL和SD15模型。该项目提供前景生成、背景提取和图层混合等高级操作，并包含多种工作流程示例，如RGBA前景生成、条件混合和联合生成。这些功能使得用户可以更精细地控制图像生成过程，为图像编辑和合成领域带来新的可能性。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道，实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像，主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目，stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
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。
MochiDiffusion - 在macOS上本地运行Stable Diffusion生成图像的应用
Apple SiliconCore MLGithubMochi DiffusionStable DiffusionSwiftUI开源项目
Mochi Diffusion使Mac用户可以本地运行Stable Diffusion，充分利用Apple Silicon的Neural Engine来提升性能和速度，并减少内存消耗。应用具有图像生成、图像转高分辨率和离线操作等功能，还支持自定义模型，并保留生成图像的元数据。
相关项目
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