值得你收藏的几个Stable Diffusion模型

Stable-Diffusion-3.5

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图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

使用Stable Diffusion生成图片,模型是非常重要的,好的模型,哪怕你的提示词差一些、或者是很简单的提示词,也可以生成很不错的图片。这是我平时收藏的一些模型,分享给大家。

ChilloutMix

地址: https://civitai.com/models/6424

ChilloutMix是一个非常流行的模型,用于生成美女的图像。该模型根据来自日本和韩国名人的数据进行训练,擅长生成日韩系小姐姐。

下面是一些效果图片

 

 

国风

下载地址:https://civitai.com/models/10415

这个模型一看名字就知道,他是用来生成中国古代风格图片的模型了。

下面是一下效果图

 

 

Realistic Vision

下载地址:https://civitai.com/models/4201?modelVersionId=125411

这个模式生成的图片非常真实,看着和照片差不多,而且不光可以生成人物,建筑、场景、车等等都可以生成

下面是一些模型生成的图片

 

 

Cetus-Mix

 

这个模型可以生成一些二次元动漫风格的图片

下载地址:https://civitai.com/models/6755/cetus-mix

以下是一些效果图片

 

 

 

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Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

Stable Diffusion模型的发展历程体现了生成模型在图像生成领域的技术进步。以下是对Stable Diffusion模型发展历程、版本演进和技术改进的详细分析: ### Stable Diffusion模型的发展历程 Stable Diffusion模型最初由Lionel Pigou、Patrick F. Engelstad、Bowen Zhang等人在2020年提出,作为扩散模型Diffusion Models)的一种稳定化实现。其核心思想是通过逐步去噪过程生成高质量图像。Stable Diffusion模型因其在图像生成中的稳定性与高效性,迅速成为生成模型领域的重要工具。 在早期版本中,Stable Diffusion模型主要依赖于扩散过程的数学建模,通过逆向扩散步骤生成图像。这一阶段的模型主要用于基础图像生成任务,并逐步扩展到文本到图像生成(Text-to-Image Generation)领域。 ### 版本演进 随着技术的进步,Stable Diffusion模型经历了多个版本的迭代与优化: 1. **Stable Diffusion v1** Stable Diffusion v1是最初的版本,主要实现了扩散模型的基本功能。该版本通过训练一个去噪自动编码器(Denoising Autoencoder)来学习图像的潜在表示,并通过扩散过程生成图像。 2. **Stable Diffusion v2** Stable Diffusion v2在v1的基础上进行了多项改进,包括优化模型结构和训练策略。这一版本引入了更复杂的扩散过程,提高了生成图像的质量和多样性。 3. **Stable Diffusion XL** 2023年4月,Stability AI发布了Beta版本的Stable Diffusion XL,标志着该模型进入了一个新的发展阶段。Stable Diffusion XL在训练结束后参数稳定后开源,并改善了需要输入非常长的提示词(prompts)的问题。此外,该版本还优化了对人类结构的处理,减少了动作和人体结构异常的情况。 ### 技术改进 Stable Diffusion模型的技术改进主要体现在以下几个方面: - **扩散过程优化** Stable Diffusion模型通过优化扩散过程,提高了生成图像的质量和稳定性。早期版本主要依赖于简单的扩散过程,而后续版本通过引入更复杂的扩散步骤,进一步提升了生成效果。 - **文本到图像生成能力** Stable Diffusion模型在文本到图像生成方面取得了显著进展。通过结合文本编码器(如CLIP),模型能够根据文本描述生成高质量图像。这一能力使得Stable Diffusion模型在创意内容生成和数据增强等领域得到了广泛应用。 - **开源社区支持** Stable Diffusion模型的开源社区活跃度较高,促进了模型的快速发展。社区成员通过贡献代码、优化模型结构和提供训练数据,推动了Stable Diffusion模型的技术进步。 - **多模态扩展** Stable Diffusion模型逐渐从单模态扩展到多模态领域。通过结合文本、图像和其他模态信息,模型能够生成更加丰富和多样化的输出。这一扩展为Stable Diffusion模型在多模态任务中的应用提供了更多可能性。 综上所述,Stable Diffusion模型的发展历程体现了生成模型技术的进步。从最初的版本到最新的Stable Diffusion XL,模型在扩散过程优化、文本到图像生成能力、开源社区支持和多模态扩展等方面取得了显著改进。这些技术改进不仅提升了模型的性能,还拓展了其应用领域。 ```python # 示例代码:Stable Diffusion模型的基本生成过程 import torch from stable_diffusion import StableDiffusionModel # 初始化模型 model = StableDiffusionModel() # 定义文本提示 prompt = "A beautiful sunset over the ocean" # 生成图像 image = model.generate(prompt) # 显示生成的图像 image.show() ```
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