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wuerstchen-prior

文本驱动的图像生成 极致压缩实现高效推理

Würstchen项目采用创新的两阶段压缩方法,实现了高达42倍的空间压缩,显著降低了文本到图像的生成成本。初步压缩由VQGAN完成,随后扩散自编码器进一步优化。关键的Stage C在小型潜空间中高效运行,适应高分辨率图像如2048x2048,仍保持对计算资源的低需求。使用固定预训练的文本编码器CLIP ViT-bigG/14,该模型能够经济高效地产生基于文本提示的高质量图像。

kandinsky-2-2-prior - 新一代高性能AI图像生成模型 融合CLIP与扩散技术
GithubHuggingfaceKandinsky 2.2人工智能艺术图像生成开源项目文生图模型深度学习
Kandinsky 2.2是一款结合CLIP模型和扩散技术的开源AI图像生成系统。该模型支持文本生成图像、图像编辑和插值等功能,可生成1024x1024分辨率的图像。系统采用CLIP-ViT-G模型作为编码器,提高了图像质量和文本理解能力。在COCO_30k数据集上的FID评分为8.21,显示出较强的图像生成性能。
clip-guided-diffusion - 文本生成图像,多功能扩散模型
AI绘图CLIP Guided DiffusionGithubKatherine Crowsonpyglide图像生成开源项目
CLIP Guided Diffusion项目提供文本生成图像功能,支持多种参数和提示词权重设置。此项目采用高效扩散模型,通过命令行或Python接口操作,支持GPU加速,提供丰富的图像尺寸和调校选项,适合生成高质量多样化的视觉内容。
elldrethSLucidMix - 文本到图像生成工具,专注于细节增强
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image人工智能绘图卡通艺术开源项目模型
本模型通过集成zVAE和stable-diffusion-diffusers技术,实现高细节度图像生成,广泛应用于卡通角色和广告设计。项目持续更新,与多位知名艺术家合作,兼具多样风格和细致表现力。
Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers图像生成开源项目文本生成图像模型
Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型,适用于文本到图像的转换,为用户提供高质量的生成效果。
ArtisticVision - 艺术风格融合:ZootVision与ArthemyComics的完美结合
AI绘图ArthemyComicsGithubHuggingfaceZootVisionEpsilonV5合并模型开源项目模型艺术风格
Artistic Vision将ZootVisionEpsilonV5与ArthemyComics结合,实现了艺术风格的创新提升,支持文本到图像生成。生成内容涵盖了从写真到动漫及西方艺术表现方式,采用稳定扩散模型并融合了Allen Anderson、Gil Elvgren、Frank Frazetta以及Earle Bergey的风格。该项目为图像创作者和爱好者提供丰富的视觉体验和创作灵感,符合创意共享许可协议。
kandinsky-2-1 - 基于CLIP和扩散技术的高级文本到图像生成模型
GithubHuggingfaceKandinsky 2.1人工智能图像处理开源项目文本生成图像机器学习模型
Kandinsky 2.1是一个结合CLIP和潜在扩散技术的文本条件扩散模型。该模型采用CLIP作为文本和图像编码器,并利用扩散图像先验在CLIP模态的潜在空间间建立映射,从而提升视觉效果并拓展图像混合与文本引导图像操作的可能性。Kandinsky 2.1支持文本到图像生成、文本引导的图像到图像转换以及图像插值等功能,在COCO_30k数据集的零样本测试中获得8.21的FID评分。
ViT-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成
CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库
ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本,将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入,特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据,有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。
karlo-v1-alpha - 文本驱动的超分辨率图像生成
GithubHuggingfaceKarlo图像生成开源项目文本到图像模型超分辨率高分辨率
Karlo v1 alpha利用OpenAI的unCLIP架构实现文本条件下的图像生成。通过改进的超分辨率模块,该模型在有限的去噪步骤中将图像分辨率从64px提升至256px。Karlo在COYO-100M、CC3M和CC12M等数据集上训练,具备优良的图像生成效果,并采用前置、解码及超分辨率模块实现高效处理。还支持生成图像变化,丰富视觉体验。
Memento - 结合现实生活V2和高保真模型的特点,生成个性化纪念图像
GithubHuggingfaceMemento人工智能图像生成开源项目模型稳定扩散
Memento结合Real Life v2和高保真模型,通过MementoVAE模块实现逼真的个性化图像生成。其text-to-image功能允许创作各类虚拟纪念品,从肖像到艺术作品。支持多种风格与场景,满足不同的创作需求。
PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS - 基于Transformer的高分辨率图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfacePixArt-Σ图像生成开源项目文本转图像模型深度学习
PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS是一款基于纯Transformer架构的潜在扩散模型,能够直接从文本生成高达4K分辨率的图像。该模型采用T5文本编码器和VAE潜在特征编码器,适用于艺术创作、设计和教育研究。尽管在生成照片级真实感和复杂构图方面仍有提升空间,但它为文本到图像生成领域带来了新的可能性。
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