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使用API生成和优化Dreambooth稳定扩散

Stable Diffusion And Dreambooth API是一个提供稳定扩散和Dreambooth稳定扩散生成和优化的API。它可以帮助用户在不需要昂贵的GPU和大内存的情况下运行稳定扩散，并以比传统方法快50倍的速度生成图像。该API还提供了Dreambooth模型的训练功能，用户可以使用自己的数据进行模型训练，并在几分钟内将其用于生产。除了稳定扩散，API还提供了文本转图像、图像编辑、内部设计、声音克隆等多种功能。用户可以根据需要选择不同的API进行使用，并通过订阅不同的计划来获得API访问权限。

用API生成和优化Dreambooth稳定扩散，节省成本、时间、金钱，并获得50倍更快的图像生成

Stable Diffusion And Dreambooth API是一个API，让您可以专注于构建下一代人工智能产品，而不是维护GPU。使用Stable Diffusion API，您无需拥有昂贵的GPU和大内存，即可节省成本、时间和金钱，并以50倍更快的速度生成图像。Dreambooth API可让您使用自己的数据集对稳定扩散进行优化，生成所需的图像。您可以通过单击一个按钮从100多个模型中生成图像，无需训练自己的模型。

AI艺术生成，稳定扩散

DiffusionBee是一款使用稳定扩散技术在计算机上生成AI艺术的最简单方法。完全免费。离线运行。无限制。包括文本转图像、图像转图像、修复、扩展、提升分辨率等功能。支持自定义模型和高级选项。生成过程完全在本地进行，保护用户隐私。活跃的社区提供支持和交流。价格：免费。

基于稳定扩散生成高质量动漫风格图像的文本到图像模型

Animagine XL 3.1 是一款能够基于文本提示生成高质量动漫风格图像的文本到图像生成模型。它建立在稳定扩散 XL 的基础之上,专门针对动漫风格进行了优化。该模型具有更广泛的动漫角色知识、优化过的数据集和新的美学标签,从而提高了生成图像的质量和准确性。它旨在为动漫爱好者、艺术家和内容创作者提供有价值的资源。

无需额外训练的高质量图像修复插件，适用于所有稳定扩散模型。

LanPaint 是一款针对稳定扩散模型的图像修复插件，通过多轮迭代推理，无需额外训练即可实现高质量的图像修复。该技术的重要性在于它为用户提供了一种无需复杂训练即可获得精准修复结果的解决方案，大大降低了使用门槛。LanPaint 适用于任何稳定扩散模型，包括用户自定义的模型，具有广泛的适用性和灵活性。它主要面向需要高质量图像修复的创作者和开发者，尤其是那些希望在不进行额外训练的情况下快速获得修复结果的用户。

用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型

Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。

TPUv5e 上稳定扩散 XL 模型的应用

Stable Diffusion XL是在 TPUv5e 上运行的一个 Hugging Face Space，它提供了稳定扩散 XL 模型的应用。Stable Diffusion XL是一个强大的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、语义理解等多个领域有广泛的应用。该模型在 TPUv5e 上运行，具有高效、稳定的特性，能够处理大规模数据和复杂任务。

AI图像生成工具

SOREAL.AI Studio是一款基于AI技术的图像生成工具。它可以生成逼真的图像，帮助用户快速创建各种视觉元素。该工具具有稳定的Diffusion 1.5算法和Dreambooth Studio，可以进行模型的微调和训练。SOREAL.AI Studio支持文本到图像的生成，提供丰富的功能和使用场景，并适用于个人和商业用户。价格合理且定位广泛。

使用最强大的稳定扩散 UI，在90秒内无需编码、无需设置，立即获得结果。

Think Diffusion是一个稳定扩散的 AI 艺术实验室，提供全功能的托管工作空间，包括Automatic1111、ComfyUI、Fooocus等功能。可以在任何浏览器中使用，只需点击一下即可上传模型并运行，无需安装任何软件和驱动程序。用户可以合并和训练模型，生成惊人的动画和视频等。

稳定扩散VAE的一致性解码器

Consistency Decoder是一种用于稳定扩散VAE的改进解码器，提供更稳定的图像生成。它具有2.49GB的模型大小，支持从原始图像进行编码和使用GAN解码以及一致性解码。该产品定位于为图像生成提供更好的解码效果。

稳定签名：将水印根植于潜在扩散模型中

Stable Signature是一种将水印嵌入图像中的方法，它使用潜在扩散模型（LDM）来提取和嵌入水印。该方法具有高度的稳定性和鲁棒性，可以在多种攻击下保持水印的可读性。Stable Signature提供了预训练模型和代码实现，用户可以使用它来嵌入和提取水印。

稳定扩散是一个一键式的在线生成AI内容的工具，使用最新的GPU加速，性能最佳。

稳定扩散是一个在线生成AI内容的工具，提供稳定扩散算法，帮助用户轻松生成创造性的AI作品。通过一键式部署，无需任何设置即可在最新的GPU上运行，实现最快的性能。稳定扩散支持各种插件和附加功能，用户可以根据自己的需求进行定制。产品定价灵活，提供不同的套餐选择。主要定位于创作、设计等领域。

SegMoE 是一个强大的框架，能够在几分钟内将稳定扩散模型动态组合成专家混合体，无需训练。

SegMoE 是一个强大的框架，能够在几分钟内将稳定扩散模型动态组合成专家混合体，无需训练。该框架支持即时创建更大的模型，提供更多知识、更好的粘附性和更好的图像质量。它受到 mergekit 的 mixtral 分支的启发，但专为 Stable Diffusion 模型设计。安装简单，使用方便，适用于图像生成和合成任务。

在自己的GPU上免费生成AI图像

NMKD稳定扩散GUI是一个方便的界面工具，可以在自己的硬件上本地运行稳定扩散，这是一个用于从文本生成图像的机器学习工具包。它完全没有审查和过滤，生成的内容我不负责。不会共享/收集任何数据。该工具正在积极开发中，可能会出现一些小问题。 主要功能： - 包含依赖项，无需复杂安装 - 支持文本到图像和图像到图像（图像+文本提示） - 支持基于指令的图像编辑（InstructPix2Pix） - 提示功能：关注/强调，负面提示 - 支持自定义稳定扩散模型和自定义VAE模型 - 同时运行多个提示 - 内置图像查看器，显示生成图像的信息 - 内置超分辨率（RealESRGAN）和人脸修复（CodeFormer或GFPGAN） - 提示队列和提示历史 - 创建无缝（平铺）图像的选项，例如用于游戏纹理 - 支持加载自定义概念（文本反转） - 支持加载LoRA概念/角色/风格 - 各种用户体验功能 - 速度快，取决于您的GPU（RTX 4090每张图像<1秒，RTX 3090每张图像<2秒） - 内置安全措施，扫描下载的模型是否包含恶意软件 - 内置更新工具 系统要求：请参阅GitHub指南 如果您想支持开发，请查看我的Patreon，您还可以获得我最新的视频插帧工具Flowframes。 https://www.patreon.com/platform/iframe?widget=become-patron-button&redirectURI=https%3A%2F%2Fitch.io%2Fgame%2Fedit%2F755540%23published&creatorID=19695417 如果需要帮助或有问题，请加入Discord： https://discord.com/widget?id=777892450232434688&theme=dark 请不要直接私信或@我，如果需要帮助，请使用stable-diffusion-gui频道。

OFT可有效稳定微调文本到图像扩散模型

Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。

稳定的扩散 AI 艺术模型

Civitai 是一个稳定的扩散 AI 艺术模型平台。浏览数千个模型，并与不断增长的创作者社区互动，分享图片和提示。加入一个积极参与的社区，共同评审模型并分享创作灵感。

基于级联扩散的文本到图像生成系统

CogView3是一个基于级联扩散的文本到图像生成系统，使用中继扩散框架。该系统通过将高分辨率图像生成过程分解为多个阶段，并通过中继超分辨率过程，在低分辨率生成结果上添加高斯噪声，从而开始从这些带噪声的图像进行扩散过程。CogView3在生成图像方面超越了SDXL，具有更快的生成速度和更高的图像质量。

使用扩散模型进行图像外延

Diffusers Image Outpaint 是一个基于扩散模型的图像外延技术，它能够根据已有的图像内容，生成图像的额外部分。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它通过先进的机器学习算法，使得图像生成更加自然和逼真，为用户提供了一种创新的图像处理方式。

基于文本提示修订图像的大型扩散模型

SeedEdit是Doubao Team推出的大型扩散模型，用于根据任何文本提示修订图像。它通过逐步将图像生成器与强大的图像编辑器对齐，实现了图像重建和图像再生之间的最佳平衡。SeedEdit能够实现高审美/分辨率图像的零样本稳定编辑，并支持图像的连续修订。该技术的重要性在于其能够解决图像编辑问题中成对图像数据稀缺的核心难题，通过将文本到图像(T2I)生成模型视为弱编辑模型，并通过生成带有新提示的新图像来实现“编辑”，然后将其蒸馏并与之对齐到图像条件编辑模型中。

异步去噪并行化扩散模型

AsyncDiff 是一种用于并行化扩散模型的异步去噪加速方案，它通过将噪声预测模型分割成多个组件并分配到不同的设备上，实现了模型的并行处理。这种方法显著减少了推理延迟，同时对生成质量的影响很小。AsyncDiff 支持多种扩散模型，包括 Stable Diffusion 2.1、Stable Diffusion 1.5、Stable Diffusion x4 Upscaler、Stable Diffusion XL 1.0、ControlNet、Stable Video Diffusion 和 AnimateDiff。

快速生成高质量图像的扩散模型

Flash Diffusion 是一种高效的图像生成模型，通过少步骤生成高质量的图像，适用于多种图像处理任务，如文本到图像、修复、超分辨率等。该模型在 COCO2014 和 COCO2017 数据集上达到了最先进的性能，同时训练时间少，参数数量少。

稳定的在线3D视频合成

SV3D Online是一款稳定的在线3D视频合成工具，能够将单个图像转化为引人入胜的3D视角和网格。

基于图像扩散模型的得分蒸馏采样方法

Score Distillation Sampling（SDS）是一种新近但已经广泛流行的方法，依赖于图像扩散模型来控制使用文本提示的优化问题。该论文对SDS损失函数进行了深入分析，确定了其制定中的固有问题，并提出了一个出人意料但有效的修复方法。具体而言，我们将损失分解为不同因素，并分离出产生噪声梯度的组件。在原始制定中，使用高文本指导来账户噪声，导致了不良副作用。相反，我们训练了一个浅层网络，模拟图像扩散模型的时间步相关去噪不足，以有效地将其分解出来。我们通过多个定性和定量实验（包括基于优化的图像合成和编辑、零样本图像转换网络训练、以及文本到3D合成）展示了我们新颖损失制定的多功能性和有效性。

使用扩散模型实现时域一致的人体图像动画

MagicAnimate是一款基于扩散模型的先进框架，用于人体图像动画。它能够从单张图像和动态视频生成动画视频，具有时域一致性，能够保持参考图像的特征，并显著提升动画的保真度。MagicAnimate支持使用来自各种来源的动作序列进行图像动画，包括跨身份的动画和未见过的领域，如油画和电影角色。它还与DALLE3等T2I扩散模型无缝集成，可以根据文本生成的图像赋予动态动作。MagicAnimate由新加坡国立大学Show Lab和Bytedance字节跳动共同开发。

最新的图像上色算法

DDColor 是最新的图像上色算法，输入一张黑白图像，返回上色处理后的彩色图像，并能够实现自然生动的上色效果。 该模型为黑白图像上色模型，输入一张黑白图像，实现端到端的全图上色，返回上色处理后的彩色图像。 模型期望使用方式和适用范围： 该模型适用于多种格式的图像输入，给定黑白图像，生成上色后的彩色图像；给定彩色图像，将自动提取灰度通道作为输入，生成重上色的图像。

多功能大规模扩散模型，支持双向图像合成与理解。

OneDiffusion是一个多功能、大规模的扩散模型，它能够无缝支持双向图像合成和理解，覆盖多种任务。该模型预计将在12月初发布代码和检查点。OneDiffusion的重要性在于其能够处理图像合成和理解任务，这在人工智能领域是一个重要的进步，尤其是在图像生成和识别方面。产品背景信息显示，这是一个由多位研究人员共同开发的项目，其研究成果已在arXiv上发表。

一图多变，版权自由

稳定扩散图像变体是一款使用稳定扩散模型生成多个图像变体的免费工具。通过输入一个图像，该工具会添加噪点，生成与原始图像风格相匹配的多个变体。用户可以用于自己的项目中，生成独特且无版权问题的图像。定价免费，无需登录。

快速便宜的AI图像生成API

稳定扩散API是一款快速、便宜的AI图像生成API，拥有10000+模型可供选择。生成速度最快仅需2秒，每张标准图像仅需$0.0015，高频使用可享受15%折扣。您还可以添加自己的模型，避免GPU维护。稳定扩散API提供详尽的API文档，支持在线演示，以及SDXL 0.9/1.0的使用。优势包括高效的功能发现、快速生成、低廉的价格、多样化的模型选择，保持最新的热门和流行模型更新。

一种基于图像到视频扩散模型的视频编辑技术

I2VEdit是一种创新的视频编辑技术，通过预训练的图像到视频模型，将单一帧的编辑扩展到整个视频。这项技术能够适应性地保持源视频的视觉和运动完整性，并有效处理全局编辑、局部编辑以及适度的形状变化，这是现有方法所不能实现的。I2VEdit的核心包括两个主要过程：粗略运动提取和外观细化，通过粗粒度注意力匹配进行精确调整。此外，还引入了跳过间隔策略，以减轻多个视频片段自动回归生成过程中的质量下降。实验结果表明，I2VEdit在细粒度视频编辑方面的优越性能，证明了其能够产生高质量、时间一致的输出。