Flash Diffusion

Modèle de diffusion permettant de générer rapidement des images de haute qualité.

Produit OrdinaireImageGénération d'imagesModèle de diffusion

Flash Diffusion est un modèle de génération d'images performant qui produit des images de haute qualité en un nombre réduit d'étapes. Il convient à de nombreuses tâches de traitement d'images, telles que la conversion texte-image, la restauration et la sur-résolution. Ce modèle a atteint des performances de pointe sur les jeux de données COCO2014 et COCO2017, tout en nécessitant un temps d'entraînement et un nombre de paramètres réduits.

Génération d'images en peu d'étapes
réduisant ainsi la consommation de ressources de calcul
Adapté à diverses tâches de traitement d'images
telles que la conversion texte-image et la restauration
Utilisation de différents modèles backend
tels que les débruiteurs basés sur UNet et les modèles DiT
Amélioration de la qualité des échantillons grâce à des objectifs antagonistes et à une perte de distorsion d'adaptation de distribution
Pendant l'entraînement
les pas de temps d'échantillonnage sont tirés d'une distribution adaptative
aidant le modèle étudiant à cibler des pas de temps spécifiques

Ce modèle cible les chercheurs et les développeurs ayant besoin de générer rapidement des images de haute qualité
notamment dans les domaines de la génération
de l'édition et de l'amélioration d'images.

Utiliser Flash Diffusion pour la conversion texte-image
transformant rapidement des descriptions textuelles en images.
Dans la création artistique
utiliser Flash Diffusion pour la restauration d'images
comblant les parties manquantes.

1. Accéder à la page GitHub officielle de Flash Diffusion pour consulter les informations de base et les conditions d'utilisation du modèle.
2. Télécharger et installer les bibliothèques et outils nécessaires
en veillant à ce que la configuration de l'environnement soit correcte.
3. Préparer les données d'entrée appropriées en fonction de la tâche de génération d'images
telles que la description textuelle ou l'image endommagée.

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Flash Diffusion

Flash Diffusion Alternatives

Flash Diffusion — Modèle de diffusion permettant de générer rapidement des images de haute qualité.

Pippo — Pippo est un modèle génératif capable de produire des vidéos haute résolution multi-vues à partir d'une seule photo.

TokenVerse — TokenVerse est une méthode personnalisée multi-concept basée sur un modèle de diffusion pré-entraîné texte-vers-image.

CreatiLayout — Technique de génération d'images à partir d'une mise en page créative basée sur un transformateur de diffusion multimodale jumelée.

VMix — Outil d'amélioration de la qualité esthétique des modèles de diffusion texte-image

DiffSensei — Modèle de génération de mangas personnalisé, connectant les LLM multimodaux et les modèles de diffusion.

Leffa — Modèle de génération d'images de personnages contrôlables

ComfyUI_HelloMeme — Outil de génération d'images et de vidéos basé sur un modèle de diffusion

stable-diffusion-3.5-large-turbo — Modèle de génération d'images à partir de texte haute performance

stable-diffusion-3.5-large — Modèle de génération d'images à partir de texte haute performance

ACE : Créateur et Éditeur Polyvalent Suivant les Instructions via Transformateur de Diffusion — Créateur et éditeur polyvalent capable de suivre les instructions via un transformateur de diffusion.

Peinture Inverse — Technique de peinture inverse, reconstituant le processus de création d'une œuvre.

HelloMeme — Intègre l'attention tissée spatiale pour améliorer la fidélité conditionnelle des modèles de diffusion.

Extension d'image Diffusers Outpaint — Extension d'image basée sur un modèle de diffusion.

OmniGen — Framework unifié de génération d'images, simplifiant la génération d'images multitâches.

RodinHD — Modèle de génération d'avatars 3D haute fidélité

Hallo — Technique d'animation d'images de portraits basée sur un modèle de diffusion

Era3D — Modèle de diffusion multi-vues haute résolution utilisant un mécanisme d'attention par ligne efficace.

CAT3D — Création de scènes 3D à partir d'images multi-vues

MuLan — MuLan : modèle de diffusion multilingue adapté à plus de 110 langues

IDM-VTON — Modèle de diffusion pour les tâches d'essayage virtuel, améliorant particulièrement la fidélité et la conservation des détails des images dans des scénarios du monde réel.

Imagine Flash — Génère des échantillons haute-fidélité et diversifiés en très peu d'étapes.

Diffusion-RWKV — Modèle de diffusion extensible basé sur l'architecture RWKV

DreamWalk — Contrôle granulaire du style d'images perceptuelles basées sur du texte grâce à la diffusion guidée.

VAR — Modélisation Autoregressive Visuelle : un nouveau paradigme de génération d'images

SLD (Modèles de diffusion autocorrecteurs contrôlés par LLM) — Implémentation officielle des modèles de diffusion autocorrecteurs contrôlés par LLM.

DistriFusion — Accélération de l'inférence des modèles de diffusion haute résolution

Diffusion par Réseau Neuronal — Implémentation d'un modèle de diffusion par réseau neuronal.

FreeControl — Contrôle du processus de génération d'images à partir de texte

MagicAnimate Playground — Animation d'images humaines temporellement cohérente grâce à un modèle de diffusion