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stable-diffusion-3-tiny-random

精简版Stable Diffusion 3模型助力AI开发调试与实验

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。

sd15 - 开源AI图像生成模型
GithubHuggingfaceOpenRAIL开源开源项目模型版权许可证软件
Stable Diffusion 1.5是一个基于OpenRAIL许可的开源AI图像生成模型。该模型能根据文本描述生成高质量、多样化的图像,支持文本到图像生成、图像编辑和风格迁移等任务。它广泛应用于艺术创作、设计和内容生成领域,为创作者提供了强大而灵活的工具。
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。
stable-diffusion-nvidia-docker - 基于Docker的Stable Diffusion简易部署方案
AI绘图DockerGPUGithubStable Diffusion多GPU支持开源项目
该项目为Stable Diffusion模型提供基于Docker的部署方案,适用于Ubuntu和Windows系统。通过简单的Web UI界面,用户可在GPU设备上轻松运行Stable Diffusion,支持多GPU推理、图像到图像转换和图像修复功能。项目集成了Stable Diffusion 2.0模型,为AI图像生成技术的使用提供便捷途径。
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。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术,以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩,从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇,体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
tiny-dream - 轻量级 Stable Diffusion C++ 推理库
C++GithubStable DiffusionTiny Dream图像生成嵌入式开源项目
Tiny Dream 是一个轻量级的 Stable Diffusion C++ 实现,仅包含头文件且无外部依赖。该库专注于提高 CPU 效率和减少内存占用,在普通硬件上即可高效运行。Tiny Dream 内存需求低,支持多种高级功能,并提供简洁的 C++ API,便于集成到现有项目中。
modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架
GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计
Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架,为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数,并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景,适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。
stable-diffusion-2-1-realistic - Stable Diffusion 2.1衍生的高质量写实图像生成模型
DiffusersGithubHuggingfacePhotoChatStable Diffusion开源项目微调文本生成图像模型
stable-diffusion-2-1-realistic是一个基于Stable Diffusion 2.1的改进模型,专注于生成高质量的写实图像。该模型通过120对精选的图像-文本数据进行微调,能够生成逼真的人像和场景。模型支持英语提示词输入,并提供了优化的提示词模板和负面提示词建议,有助于提升输出质量。开发者可以通过Hugging Face Diffusers库集成该模型,也可使用在线推理API快速体验其功能。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架,支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间,stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA,并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline,是加速PyTorch推理的有效工具。
swift-coreml-diffusers - Swift应用中集成Core ML实现Stable Diffusion模型
Core MLGithubStable DiffusionSwiftiOSmacOS开源项目
swift-coreml-diffusers项目展示如何在Swift应用中集成Apple的Core ML Stable Diffusion实现。该应用支持macOS和iOS设备,采用DPM-Solver++调度器提高性能。首次启动时自动下载量化Core ML模型,可利用CPU、GPU和Neural Engine加速。项目适合快速迭代开发,也可作为在Apple设备上实现AI图像生成的示例代码。
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