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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。

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。

这是一个基于SDXL的ControlNet Tile模型,使用Hugging Face Diffusers训练集,适用于Stable Diffusion SDXL ControlNet。它最初是为我自己的逼真模型训练,用于终极放大过程以提高图像细节。使用合适的工作流程,它可以为高细节、高分辨率的图像修复提供良好的结果。由于大多数开源没有SDXL Tile模型,我决定分享这个模型。该模型支持高分辨率修复、风格迁移和图像修复等功能,可以为你提供高质量的图像处理体验。

PIXART LCM是一个文本到图像合成框架，将潜在一致性模型（LCM）和ControlNet集成到先进的PIXART-α模型中。PIXART LCM以其能够通过高效的训练过程生成1024px分辨率的高质量图像而闻名。在PIXART-δ中集成LCM显著加快了推理速度，使得仅需2-4步即可生成高质量图像。特别值得注意的是，PIXART-δ实现了在0.5秒内生成1024x1024像素图像的突破，比PIXART-α改进了7倍。此外，PIXART-δ经过精心设计，可在单日内在32GB V100GPU上进行高效训练。具有8位推理能力的PIXART-δ可以在8GB GPU内存约束下合成1024px图像，极大地增强了其可用性和可访问性。此外，引入类似于ControlNet的模块可以对文本到图像扩散模型进行精细控制。我们引入了一种新颖的ControlNet-Transformer架构，专门为Transformers量身定制，实现了显式可控性和高质量图像生成。作为一种最先进的开源图像生成模型，PIXART-δ为稳定扩散模型家族提供了一个有前途的选择，为文本到图像合成做出了重大贡献。

QR Diffusion是一个免费的QR码艺术生成器，使用稳定扩散和ControlNet技术，在几秒钟内生成令人惊叹的艺术品般的QR码。它超越了传统QR码的像素化网格，使用强大的生成式AI模型Stable Diffusion创建类似艺术品的复杂图像，而ControlNet模型确保最终的QR码保留您所需的所有重要细节。