训练无关的区域提示扩散变换器模型
Regional-Prompting-FLUX是一种训练无关的区域提示扩散变换器模型,它能够在无需训练的情况下,为扩散变换器(如FLUX)提供细粒度的组合文本到图像生成能力。该模型不仅效果显著,而且与LoRA和ControlNet高度兼容,能够在保持高速度的同时减少GPU内存的使用。
一种用于扩散变换器的上下文LoRA微调技术
In-Context LoRA是一种用于扩散变换器(DiTs)的微调技术,它通过结合图像而非仅仅文本,实现了在保持任务无关性的同时,对特定任务进行微调。这种技术的主要优点是能够在小数据集上进行有效的微调,而不需要对原始DiT模型进行任何修改,只需改变训练数据即可。In-Context LoRA通过联合描述多张图像并应用任务特定的LoRA微调,生成高保真度的图像集合,更好地符合提示要求。该技术对于图像生成领域具有重要意义,因为它提供了一种强大的工具,可以在不牺牲任务无关性的前提下,为特定任务生成高质量的图像。
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。
基于FLUX.1-dev的文本到图像生成模型
FLUX.1-dev-LoRA-Text-Poster是由Shakker-Labs开发的文本到图像生成模型,专门用于艺术文本海报的生成。该模型利用LoRA技术,通过文本提示来生成图像,为用户提供了一种创新的方式来创作艺术作品。模型的训练由版权用户cooooool完成,并在Hugging Face平台上共享,以促进社区的交流和发展。模型遵循非商业用途的flux-1-dev许可协议。
一键式创意图像生成模型
FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template 是一个基于 LoRA 训练的图像生成模型,由 Shakker-Labs 提供。该模型专注于创意照片生成,能够将用户的文本提示转化为具有创意性的图像。模型使用了先进的文本到图像的生成技术,特别适合需要快速生成高质量图像的用户。它是基于 Hugging Face 平台,可以方便地进行部署和使用。模型的非商业使用是免费的,但商业使用需要遵守相应的许可协议。
动漫风格图像生成模型
Momo XL是一个基于SDXL的动漫风格模型,经过微调,能够生成高质量、细节丰富、色彩鲜艳的动漫风格图像。它特别适合艺术家和动漫爱好者使用,并且支持基于标签的提示,确保输出结果的准确性和相关性。此外,Momo XL还兼容大多数LoRA模型,允许用户进行多样化的定制和风格转换。
提高图片自然度和真实感的AI模型
iPhone Photo [FLUX] 是一个基于LoRA技术的AI模型,旨在增强图像的真实感,特别是在模仿iPhone照片效果方面表现出色。它不仅能够提升iPhone拍摄的照片质量,也能为非iPhone照片增添自然和真实的视觉效果。该模型由Anibaaal开发,并于2024年10月2日发表,属于Civitai平台。模型的使用技巧提示为强度设置为1,并且有超过1000个赞和375个评论,显示出其受欢迎程度。
探索Flux模型在亚洲女性形象上的适应性。
Flux1.dev-AsianFemale是一个基于Flux.1 D模型的LoRA(Low-Rank Adaptation)实验性模型,旨在探索通过训练使Flux模型的默认女性形象更趋向亚洲人的外貌特征。该模型未经面部美化或网络名人脸训练,具有实验性质,可能存在一些训练上的问题和挑战。
深度学习模型训练脚本集
x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集,包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练,支持512x512和1024x1024图片尺寸,并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率,对于AI图像生成领域具有重要意义。
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。
轻量级代码库,用于高效微调Mistral模型。
mistral-finetune是一个轻量级的代码库,它基于LoRA训练范式,允许在冻结大部分权重的情况下,只训练1-2%的额外权重,以低秩矩阵微扰的形式进行微调。它被优化用于多GPU单节点训练设置,对于较小模型,例如7B模型,单个GPU就足够了。该代码库旨在提供简单、有指导意义的微调入口,特别是在数据格式化方面,并不旨在涵盖多种模型架构或硬件类型。
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