# 潛在擴散模型

基於擴散的文本生成圖像模型，能夠根據文本輸入生成逼真圖像

InstructCLIP是一種通過對比學習自動優化數據的模型，旨在提升指令引導的圖像編輯效果。

Stable Diffusion是一種潛在文本到圖像擴散模型，能夠根據文本輸入生成逼真圖像。

Stable Diffusion XL (SDXL) 1.0 是一個基於擴散的文本生成圖像模型，能夠根據文本提示生成高質量的圖像。

Stable Diffusion v1-5 是一個潛在文本到圖像擴散模型，能夠根據文本輸入生成逼真的圖像。

Stable Diffusion是一個潛在文本到圖像的擴散模型，能夠根據任何文本輸入生成逼真的圖像。

基於文本生成圖像的潛在擴散模型，支持512x512分辨率圖像生成

基於穩定擴散的文本到圖像生成模型，具備圖像修復能力

穩定擴散是一種潛在的文本到圖像擴散模型，能夠根據任何文本輸入生成逼真的圖像。

Stable Diffusion是一種潛在文本到圖像擴散模型，能夠根據文本輸入生成逼真圖像。

基於潛在擴散模型的文本到圖像生成模型，具備圖像修復功能

基於潛在擴散模型的文本到圖像生成系統，能夠根據文本提示生成高質量圖像

Stable Diffusion 1.5 是一個基於潛在擴散模型的高分辨率圖像生成模型，能夠根據文本描述生成高質量的圖像。

基於潛在擴散模型的高分辨率圖像生成模型，能夠根據文本描述生成高質量藝術圖像。

基於潛在擴散模型的高分辨率圖像生成模型，支持文本到圖像和圖像到圖像的轉換。

DDPMAnimes是一個能夠生成動漫女孩圖像的潛在噪聲到圖像擴散模型。

DDPMNebula 是一個潛在噪聲到圖像的擴散模型，專門用於生成星雲圖像。

DDPMCats 是一個能夠生成貓咪圖像的潛在噪聲到圖像擴散模型。

SDXL是基於專家集合的潛在擴散模型，包含基礎模型和優化模型兩階段流程，可生成高質量圖像並進行細化處理

基於靜態圖像生成短視頻片段的擴散模型，支持576x1024分辨率25幀視頻生成

Stable Diffusion XL是基於擴散的文本生成圖像模型，支持圖像生成和修復功能。

基於潛在擴散的文本生成圖像模型，專為蘋果芯片優化的Core ML版本

基於潛在擴散的文本生成圖像模型，專為Apple Silicon硬件優化的Core ML格式版本

Anything V4 是一個為二次元愛好者準備的潛在擴散模型，旨在通過簡單的提示生成高質量、高細節的動漫風格圖像。

基於擴散的文本到圖像生成模型，支持圖像修改和生成，適用於藝術創作和研究用途

Stable Diffusion 2.1的微調版本，支持文本和帶噪聲的CLIP圖像嵌入輸入，用於生成圖像變體

Anything V4 是一款面向動漫愛好者的潛在擴散模型，能夠根據少量提示詞生成高質量、高細節的動漫風格圖像。

Stable Diffusion 2.1的微調版本，支持通過文本提示或帶噪聲的CLIP圖像嵌入生成和修改圖像

基於擴散的文本生成圖像模型，支持通過文本提示生成和編輯高質量圖像

基於文本提示生成高質量圖像的潛在擴散模型，支持512x512分辨率圖像生成

Anything V3.1 是潛在擴散模型 Anything V3.0 的第三方延續版本，專注於生成和修改動漫主題圖像。

基於潛在擴散模型的文本生成圖像系統，具備通過遮罩修復圖像的增強功能

基於Stable Diffusion微調的動漫風格圖像生成模型，專注於表現日本流行文化元素

基於Stable Diffusion v2-base微調的文本生成圖像模型，採用潛在擴散技術和OpenCLIP文本編碼器

阿里巴巴PAI團隊開源的中文潛在擴散模型，支持中文文本到圖像生成

基於潛在擴散模型的文本生成圖像技術，能夠根據文本輸入生成逼真圖像

基於潛在擴散的文本生成圖像模型，能夠根據文本輸入生成逼真圖像，適用於藝術創作和研究用途。

基於文本生成圖像的潛在擴散模型，能夠根據文本輸入生成逼真圖像

安全穩定擴散是一種潛在文本生成圖像擴散模型，可根據文本輸入生成逼真圖像，並致力於抑制不當內容生成。

基於擴散的文本生成圖像模型，能夠根據文本提示生成逼真圖像