基于Diffusion的文本到图像生成模型,专注于时尚模特摄影风格图像生成
Fashion-Hut-Modeling-LoRA是一个基于Diffusion技术的文本到图像生成模型,主要用于生成时尚模特的高质量图像。该模型通过特定的训练参数和数据集,能够根据文本提示生成具有特定风格和细节的时尚摄影图像。它在时尚设计、广告制作等领域具有重要应用价值,能够帮助设计师和广告商快速生成创意概念图。模型目前仍在训练阶段,可能存在一些生成效果不佳的情况,但已经展示了强大的潜力。该模型的训练数据集包含14张高分辨率图像,使用了AdamW优化器和constant学习率调度器等参数,训练过程注重图像的细节和质量。
一种利用侧视图像重建3D服装虚拟人物的方法
SIFU是一个利用侧视图像重建高质量3D服装虚拟人物模型的方法。它的核心创新点是提出了一种新的基于侧视图像的隐式函数,可以增强特征提取和提高几何精度。此外,SIFU还引入了一种3D一致的纹理优化过程,可大大提升纹理质量,借助文本到图像的diffusion模型实现纹理编辑。SIFU擅长处理复杂姿势和宽松衣物,是实际应用中理想的解决方案。
本地运行稳定的 Diffusion 模型的最简单方式
Diffusion Bee 是在 Intel/M1 Mac 上本地运行稳定的 Diffusion 模型的最简单方式,提供一键安装程序,无需依赖或技术知识。 Diffusion Bee 在您的计算机上本地运行,不会将任何数据发送到云端(除非您选择上传图像)。 主要功能: - 图像转换 - 图像修复 - 图像生成历史记录 - 图像放大 - 多种图像尺寸 - 针对 M1/M2 芯片进行优化 - 支持负向提示和高级提示选项 - 控制网络 Diffusion Bee 是基于 Stable Diffusion 的 GUI 封装,所以所有 Stable Diffusion 的条款适用于输出结果。 欲了解更多信息,请访问文档。 系统要求: - 配有 Intel 或 M1/M2 芯片的 Mac - 对于 Intel 芯片:MacOS 12.3.1 或更高版本 - 对于 M1/M2 芯片:MacOS 11.0.0 或更高版本 许可证:Stable Diffusion 发布在 CreativeML OpenRAIL M 许可下。
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