ComfyUI-layerdiffusion

Implémentation de nœuds personnalisés pour Layer Diffusion

Produit OrdinaireProgrammationApprentissage profondGénération d'images

ComfyUI-layerdiffusion est un projet GitHub qui fournit une implémentation de nœuds personnalisés pour le modèle Layer Diffusion. Ce projet permet aux utilisateurs une installation via les dépendances Python et ne supporte actuellement que le modèle SDXL. L'objectif du projet est de faciliter l'intégration du modèle Layer Diffusion pour les utilisateurs de ComfyUI.

Implémentation du modèle Layer Diffusion
Prise en charge des nœuds personnalisés
Installation via les dépendances Python

Génération d'images
intégration de modèles d'apprentissage profond

Des chercheurs utilisent ComfyUI-layerdiffusion pour intégrer le modèle Layer Diffusion dans ComfyUI afin de mener des recherches sur la génération d'images.
Des développeurs utilisent ce projet pour créer de nouvelles fonctionnalités de traitement d'images pour la plateforme ComfyUI.
Des éducateurs utilisent le modèle Layer Diffusion dans le cadre de leurs enseignements pour illustrer l'application de l'apprentissage profond à la génération d'images.

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ComfyUI-layerdiffusion — Implémentation de nœuds personnalisés pour Layer Diffusion

CogView4-6B — CogView4-6B est un puissant modèle de génération d’images à partir de texte, axé sur la génération d’images de haute qualité.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B est un nouveau framework autorégressif unifiant la compréhension et la génération multimodales.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

Flex.1-alpha — Modèle pré-entraîné de génération d'images à partir de texte, doté de 8 milliards de paramètres et sous licence open source Apache 2.0.

Worlds of Frames — Frames est un modèle de base de génération d'images avancé développé par Runway, offrant un contrôle stylistique inégalé et une fidélité visuelle exceptionnelle.

TryOffAnyone — Modèle de génération de patrons à plat à partir d'images de personnes habillées.

BooW-VTON — Bibliothèque de code d'entraînement de modèle améliorant les effets d'essayage virtuel en extérieur

OminiControl — Contrôleur minimal et universel pour FLUX.1

Qwen2vl-Flux — Modèle de génération d'images multimodales avancé combinant des invites textuelles et des références visuelles pour générer des images de haute qualité.

Générateur de tenues FLUX.1-dev LoRA — Modèle d'IA générant des images de vêtements à partir de texte

IC-Light V2 — Modèle IC-Light basé sur Flux, axé sur la préservation des détails et le traitement stylisé des images.

CogView3-Plus-3B — Modèle de génération d'images à partir de texte, prenant en charge la génération d'images haute résolution.

Open-MAGVIT2 — Projet de modèle de génération d'images autoregressif open source

DeepMind — Société de recherche en intelligence artificielle de premier plan appartenant à Google

GenWarp — Génère des images sous de nouveaux angles de vue, tout en préservant les informations sémantiques.

DiffusionKit — Outil d'inférence de modèles de diffusion fonctionnant sur les puces Apple Silicon.

x-flux — Ensemble de scripts d'entraînement de modèles d'apprentissage profond

SD3-ControlNet-Canny — Modèle d'apprentissage profond pour la génération d'images.

FaceChain — Boîte à outils d'apprentissage profond pour générer votre double numérique.

ControlNet++ — Améliore le contrôle de la génération d'images à partir de texte

img2img-turbo — img2img-turbo est une version améliorée d'img2img, conçue pour des conversions rapides d'image à image.

LaVi-Bridge — Connecte différents modèles linguistiques et modèles de génération d'images pour la génération d'images à partir de texte.

Stable Diffusion Web — Générateur d'images IA

OOTDiffusion — OOTDiffusion est un outil open source de simulation d'essayage virtuel de vêtements hautement contrôlable.

ConsiStory — Génération d'images à partir de texte cohérente et sans entraînement supervisé

SegMoE — SegMoE est un puissant framework permettant d'assembler dynamiquement des modèles de diffusion stable en un mélange d'experts en quelques minutes, sans entraînement.

SCEPTER — Framework open source pour l'entraînement, l'optimisation et l'inférence de modèles génératifs

DiffusionRL — Apprentissage par renforcement à grande échelle pour les modèles de diffusion