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VectorFusion-pytorch

文本驱动的像素扩散模型到可编辑矢量图形转换工具

VectorFusion-pytorch是一个文本到SVG生成工具,将基于像素的扩散模型抽象化为可导出的矢量图形。支持图标、像素艺术和素描等多种风格,提供详细的安装指南和使用示例。该工具可将光栅图像转换为矢量图,并通过LSDS微调实现高质量的文本引导矢量图形合成。项目提供Docker使用指南和多个案例展示,包括悉尼歌剧院、明朝花瓶、宇航员和吉他等不同主题的矢量图生成过程。此外,VectorFusion-pytorch还支持自定义风格和参数调整,为用户提供灵活的创作空间。

stable-diffusion-2 - 高分辨率文本到图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成工具,支持768x768高分辨率输出。该模型采用OpenCLIP-ViT/H文本编码器,在LAION-5B数据集上训练而成。它提供多个预训练检查点,包括基础模型、深度条件模型和放大模型,适用于艺术创作、设计和研究等领域。Stable Diffusion v2在图像生成质量和多样性方面有显著提升,为AI图像创作提供了新的可能。
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。
WarpFusion - 利用AI将视频转换为动画的详细指南
AI动画GithubWarpFusion安装指南开源项目本地安装稳定扩散
WarpFusion项目提供详细的安装和使用指南,帮助用户将视频转换为动画。内容包括Windows和Linux系统的本地安装指南、Docker安装步骤和多种教程视频,适合从初学者到高级用户。项目引用Stable Diffusion、ControlNet等多种模型,实现高质量的视频动画转换。
t2i-adapter-sketch-sdxl-1.0 - 草图条件下的图像转换与文本生成优化
GithubHuggingfaceT2I Adapter图像生成开源项目模型生成模型稳定扩散草图
该项目为StableDiffusionXL提供了T2I Adapter,实现了在草图条件下的图像转换功能。由腾讯ARC与Hugging Face共同开发,采用PidiNet边缘检测模型训练,能够从草图生成更加精细和可控的图像。与其他模型相比,该模型依托StableDiffusionXL的多个校验点,在处理多样化风格时具有更高的灵活性,适合用于艺术创作和设计。用户可在Doodly Space中试用,支持高分辨率图像处理。项目遵循Apache 2.0开源协议,附有GitHub代码和学术论文供深入研究。
MeinaPastel_v1 - 文本到图像生成的稳定扩散模型解析
APIGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目文本到图像模型模型信息
MeinaPastel_v1项目利用稳定扩散和文本到图像生成技术,展示AI模型在图像生成上的应用潜力。用户可以通过Hugginface API或civitai网站查看生成的样例图像,了解其技术能力。该项目为机器学习和图像处理技术爱好者提供了新的研究机会和实用见解。
Svg.la - 简化设计流程的SVG生成利器
AI工具Image to SVGSVGText to SVG矢量图形
Svg.la提供SVG生成工具,便捷地将文本或图片转换为高质量矢量图形。适用于设计标志、图标和复杂图案,通过文字描述或参考图片即可高效生成专业SVG文件。这些工具广泛支持多种图片格式及应用场景,适合个人与商业使用。
FuzzyHazel - 文本到图像生成的稳定扩散模型及LoRA融合应用
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion下载链接开源项目模型模型合并艺术风格
FuzzyHazel项目致力于探索稳定扩散模型与LoRA技术在文本到图像生成中的应用。通过整合多样化模型,如HazyAbyss、OctaFuzz、MareAcernis等,并使用EasyNegative和pastelmix-lora资源优化,项目展现了多样的高质量图像生成能力。利用权重公式合并模型,提供了对图像生成的细致控管。同时,项目重视图像合并时的色彩、细节和结构的准确性,为高精度图像生成行业提供了新的解决方案,显示出其在AI艺术和设计中的潜力。
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译
CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络
该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现,支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型,提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤,以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统,兼容最新的PyTorch版本,并提供Docker和Colab支持,便于快速上手。
the-point-flux - 复古与未来交融的创新图像生成风格
AI绘图GithubHuggingfaceStable-Diffusion复古未来主义开源项目怀旧手绘风格模型
该风格通过精细的线条和柔和的复古色调,创造出梦幻的插图。结合手绘特质与数码技术,常涉有机与机械元素的融合,营造复古未来主义的氛围。其特点包括对旧印刷或磨损质感的模仿和限色运用,通常是柔和色调,呈现梦幻氛围。使用关键词“pnt style”可触发生成,适合创意项目与数码艺术爱好者。
SkyPaint-AI-Diffusion - 支持中文和英文文本输入的现代艺术图像生成工具
GithubSkyCLIPSkyPaint图像编码器开源项目扩散模型文本生成图像
SkyPaint由奇点智源开发,支持中文和英文文本输入,生成现代艺术风格的高质量图像。基于OpenAI-CLIP优化,支持多种提示词输入。用户可以在线体验SkyPaint,模型兼容stable_diffusion_1.x及相关微调版本。SkyCLIP通过多语种BERT进行训练,显著降低算力需求,提升模型性能。项目持续优化,旨在为开源社区提供便捷的复现和微调解决方案,适用于多语言图文检索和生成任务。
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