需求人群:
图像生成
使用场景示例:
使用Stable Diffusion WebUI Forge生成精细的人像图片
应用控制网络实现风格转换效果
调用Free U扩展获得锐利细节的艺术作品
产品特色:
资源管理优化
推理速度提升
采样器扩展
算法支持扩展
UNet可Patch
控制网络优化
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Stable Diffusion WebUI Forge是基于Stable Diffusion WebUI的图像生成平台
Stable Diffusion WebUI Forge基于Stable Diffusion WebUI和Gradio开发,旨在优化资源管理、加速推理。相比原版WebUI在1024px分辨率下的SDXL推理,Forge可提升30-75%的速度,最大分辨率提升2-3倍,最大batch size提升4-6倍。Forge保持了原版WebUI的所有功能,同时新增了DDPM、DPM++、LCM等采样器,实现了Free U、SVD、Zero123等算法。使用Forge的UNet Patcher,开发者可以用极少的代码实现算法。Forge还优化了控制网络的使用,实现真正的零内存占用调用。
Stability AI推出高效低阈值文生图AI模型
Stable Cascade是一个基于Würstchen架构的文本到图像生成模型,相比其他模型使用更小的潜在空间进行训练和推理,因此在训练和推理速度上都有显著提升。该模型可以在消费级硬件上运行,降低了使用门槛。Stable Cascade在人类评估中表现突出,无论是在提示对齐还是图像质量上都超过了其他模型。总体而言,这是一个高效、易用、性能强劲的文生图AI模型。
开源双语文生图生成模型
Taiyi-Diffusion-XL是一个开源的基于Stable Diffusion训练的双语文生图生成模型,支持英文和中文的文本到图像生成,相比之前的中文文生图模型有了显著提升。它可以根据文本描述生成照片般逼真的图像,支持多种图像风格,具有较高的生成质量和多样性。该模型采用创新的训练方式,扩展了词表、位置编码以支持长文本和中文,并在大规模双语数据集上进行训练,确保了其强大的中英文生成能力。
基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器
SD3.5-Large-IP-Adapter是一个基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器,由InstantX Team研发。该模型能够将图像处理工作类比于文本处理,具有强大的图像生成能力,并且可以通过适配器技术进一步提升图像生成的质量和效果。该技术的重要性在于其能够推动图像生成技术的发展,特别是在创意工作和艺术创作领域。产品背景信息显示,该模型是由Hugging Face和fal.ai赞助的项目,并且遵循stabilityai-ai-community的许可协议。
利用AI生成印度风格的图像
BharatDiffusion是一个基于AI的图像生成模型,专门针对印度的多样化景观、文化和遗产进行微调,能够生成反映印度丰富文化和特色的高质量图像。该模型使用Stable Diffusion技术处理所有图像生成,确保内容与印度的多样性和活力相呼应。
轻量级推理模型,用于生成高质量图像
Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型,它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5,并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求,使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement,并且可以免费使用。
基于文本生成高质量图像的AI模型
SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light是一个基于文本到图像生成的AI模型,通过使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术,该模型能够根据用户提供的文本提示生成高质量的图像。这种技术的重要性在于它能够以较低的计算成本实现模型的微调,同时保持生成图像的多样性和质量。该模型基于Stable Diffusion 3.5 Large模型,并在此基础上进行了优化和调整,以适应特定的图像生成需求。
开源的去蒸馏FLUX模型
LibreFLUX是一个基于Apache 2.0许可的开源版本,提供了完整的T5上下文长度,使用注意力掩码,恢复了分类器自由引导,并去除了大部分FLUX美学微调/DPO。这意味着它比基础FLUX更不美观,但有潜力更容易地微调到任何新的分布。LibreFLUX的开发秉承开源软件的核心原则,即使用困难,比专有解决方案更慢、更笨拙,并且审美停留在21世纪初。
基于Stable Diffusion的LoRA模型,生成逼真动漫风格图像
RealAnime - Detailed V1 是一个基于Stable Diffusion的LoRA模型,专门用于生成逼真的动漫风格图像。该模型通过深度学习技术,能够理解并生成高质量的动漫人物图像,满足动漫爱好者和专业插画师的需求。它的重要性在于能够大幅度提高动漫风格图像的生成效率和质量,为动漫产业提供强大的技术支持。目前,该模型在Tensor.Art平台上提供,用户可以通过在线方式使用,无需下载安装,方便快捷。价格方面,用户可以通过购买Buffet计划来解锁下载权益,享受更灵活的使用方式。
一种先进的文本到图像的生成模型。
FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha是一个文本到图像的生成模型,属于Diffusers系列,使用ControlNet技术进行控制。目前发布的是alpha版本,尚未完全训练完成,但已经展示了其代码的有效性。该模型旨在通过开源社区的快速成长,推动Flux生态系统的发展。尽管完全训练的Union模型可能在特定领域如姿势控制上不如专业模型,但随着训练的进展,其性能将不断提升。
开源AI图像生成器,功能强大且免费。
Flux Image Generator是一个开源的AI图像生成器,它利用大型神经网络Flux,能够根据文本生成图像。Flux是近年来最大的开源项目之一,其神经网络模型大小大约为4到5GB。除了生成图像,该工具还支持对图像进行编辑,例如填充缺失部分或根据文本指令生成图像的无限变体。尽管AI技术在绘图方面表现出色,但它们并不是在当前意义上具有意识的,它们只是复杂的数学算法。
基于控制网络的图像生成模型
FLUX.1-dev-Controlnet-Canny-alpha是一个基于控制网络的图像生成模型,属于Stable Diffusion系列。它使用先进的Diffusers技术,通过文本到图像的转换为用户提供高质量的图像生成服务。此模型特别适用于需要精确控制图像细节和风格的场景。
基于FLUX.1-dev模型的LoRA文本到图像生成技术。
flux-RealismLora是由XLabs AI团队发布的基于FLUX.1-dev模型的LoRA技术,用于生成逼真的图像。该技术通过文本提示生成图像,支持多种风格,如动画风格、幻想风格和自然电影风格。XLabs AI提供了训练脚本和配置文件,以方便用户进行模型训练和使用。
AI图像生成与优化工具
Amuse 2.0 Beta是一款由AMD推出的桌面客户端软件,专为AMD Ryzen™ AI 300系列处理器和Radeon™ RX 7000系列显卡用户设计,提供AI图像生成和优化体验。它结合了Stable Diffusion模型和AMD XDNA™超级分辨率技术,无需复杂安装和配置,即可实现高质量的AI图像生成。
多平台Stable Diffusion的一键安装包 支持Mac
Stability Matrix 是一个用户友好的桌面客户端,旨在简化 Stable Diffusion 的图像生成过程。它通过一键安装和无缝的模型集成,帮助用户轻松管理和生成图像,无需深入的技术知识。该工具支持多种操作系统,并能有效管理模型资源,降低用户的学习曲线。Stability Matrix 提供稳定性和灵活性,特别适合图像创作者、设计师及数字艺术家使用。
开源的基于流的文本到图像生成模型
AuraFlow v0.1是一个完全开源的、基于流的文本到图像生成模型,它在GenEval上达到了最先进的结果。目前模型处于beta阶段,正在不断改进中,社区反馈至关重要。感谢两位工程师@cloneofsimo和@isidentical将此项目变为现实,以及为该项目奠定基础的研究人员。
全能型图像生成与编辑模型
ControlNet++是一种基于ControlNet架构的新型网络设计,支持10多种控制类型,用于条件文本到图像的生成,并能生成与midjourney视觉可比的高分辨率图像。它通过两个新模块扩展了原有ControlNet,支持使用相同网络参数的不同图像条件,并支持多条件输入而不增加计算负担。该模型已开源,旨在让更多人享受图像生成与编辑的便利。
基于潜在扩散模型的大规模文本到图像生成模型
Kolors是由快手Kolors团队开发的大规模文本到图像生成模型,基于潜在扩散模型,训练于数十亿文本-图像对。它在视觉质量、复杂语义准确性以及中英文文本渲染方面,均优于开源和闭源模型。Kolors支持中英文输入,尤其在理解及生成中文特定内容方面表现突出。
简化SdxlWebUi的安装和使用,让图像生成更便捷。
EasySdxlWebUi是一个开源项目,旨在简化SdxlWebUi的安装和使用过程,使得用户可以更加方便地利用Stable Diffusion web UI和forge等工具进行图像生成。项目支持多种扩展功能,允许用户通过web界面进行参数设置和图像生成,同时也支持自定义和自动化安装,适合需要快速上手和高效生成图像的用户。
NVIDIA RTX Remix 是一款开源的模组创作工具包,旨在增强游戏和创作体验。
NVIDIA RTX Remix 是一款由NVIDIA推出的开源模组创作工具包,它允许创作者和游戏开发者利用NVIDIA RTX技术的强大功能来增强他们的游戏和创作体验。这项技术利用实时光线追踪和AI驱动的图形增强,为游戏带来逼真的视觉效果。RTX Remix不仅为创作者提供了一个强大的平台,还通过开放的API和连接器,促进了与其他应用程序和服务的集成,从而推动了游戏和创作领域的创新。
生成卡通插值研究论文
ToonCrafter是一个开源的研究项目,专注于使用预训练的图像到视频扩散先验来插值两张卡通图像。该项目旨在积极影响AI驱动的视频生成领域,为用户提供创造视频的自由,但要求用户遵守当地法律并负责任地使用。
自托管的开源OpenAI替代品,支持文本、音频、图像生成
LocalAI 是一个自托管的开源 OpenAI 替代品,可在消费级硬件上运行,支持本地或本地部署的文本、音频、图像生成。它提供了 GPT 等模型的文本生成功能,同时支持文本转语音、图像生成等多种功能。由于其开源自托管的特性,用户可以自由定制和部署,不受云端 API 限制,适合对数据隐私和安全性有要求的用户。LocalAI 的定位是为那些寻求自主控制、不依赖于第三方服务的个人用户或组织提供强大的 AI 生成能力。
用于Stable Diffusion 1.5的图像组合适配器
该适配器为Stable Diffusion 1.5设计,用于将一般图像组合注入到模型中,同时大部分忽略风格和内容。例如一个人摆手的肖像会生成一个完全不同的人在摆手的图像。该适配器的优势是允许控制更加灵活,不像Control Nets那样会严格匹配控制图像。产品由POM with BANODOCO构思,ostris训练并发布。
一个强大的安卓Stable Diffusion客户端
diffusion-client是一个用于安卓的Stable Diffusion客户端。它提供了强大的图像生成能力,包括文本到图像、图像到图像、图像修复等功能。该APP支持多种模型,内置控制网调节生成效果。另外,该APP具有历史记录管理、标签提取等高级功能,同时支持扩展插件,可链接到Civitai等模型。
Stability AI 推出图像提升增强工具:Creative Upscaler 可以将图像升级到 4k 分辨率,并创造以前没有的新细节和赋予图像新生命。
Creative Upscaler是一个基于AI的图片生成器,可以让任何人快速轻松地创建高质量的艺术作品。它整合了多种前沿的机器学习算法,如Stable Diffusion、DALL-E 2、VQGAN+CLIP等,支持生成各种风格的图像。用户只需要提供文字描述,Creative Upscaler就可以自动生成图片。同时,它还有创造性的图像上样器功能,可以把低分辨率图片转换成高清大图。Creative Upscaler完全免费使用,拥有庞大活跃的社区,是探索AI艺术的最佳选择。
一步生成高分辨率图像
SDXL-Lightning是字节跳动开发的图像生成模型,能够在一步或少步骤内生成高达1024像素分辨率的高质量图像。该模型通过渐进式对抗式蒸馏,显著提升了图像生成速度,使其可应用于需要快速响应的场景。模型已开源,支持兼容LoRA模块和其他控制插件,可广泛用于文本到图像生成任务。
开源文本到图像生成模型
aMUSEd是一个开源平台,提供各种自然语言处理(NLP)模型、数据集和工具。其中包括aMUSEd,一个基于MUSE的轻量级遮蔽图像模型(MIM),用于文本到图像的生成。相比于潜在扩散(latent diffusion),MIM需要更少的推理步骤并且更易解释。此外,MIM可以通过仅有一张图片进行微调以学习额外的风格。aMUSEd还提供了两个模型的检查点,可以直接生成256x256和512x512分辨率的图像。
Stable Diffusion推理优化java实现
sd4j是一个使用ONNX Runtime的Stable Diffusion推理Java实现,以C#实现进行了优化移植,带有重复生成图像的图形界面,并支持负面文本输入。 旨在演示如何在Java中使用ONNX Runtime,以及获得良好性能的ONNX Runtime的最佳实践。 我们将使其与ONNX Runtime的最新版本保持同步,并随着通过ONNX Runtime Java API提供的性能相关ONNX Runtime功能的出现进行适当更新。 所有代码都可能会发生变化,因为这是一个代码示例,任何API都不应该被视为稳定的。
托管在 NVIDIA NGC(NVIDIA GPU Cloud 针对深度学习和科学计算优化的基于GPU加速的云平台)上的一个免费实例
Stable Diffusion XL(SDXL)是一个生成对抗网络模型,能够用更短的提示生成富有表现力的图像,并在图像中插入文字。它基于 Stability AI 开发的 Stable Diffusion 模型进行了改进,使图像生成更加高质量和可控,支持用自然语言进行本地化图像编辑。该模型可用于各种创意设计工作,如概念艺术、平面设计、视频特效等领域。
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