# 穩定擴散微調

基於CompVis/stable-diffusion-v1-4訓練的控制網絡模型，專門用於生成病理學圖像

FLUX.1-dev 是一個基於穩定擴散（Stable Diffusion）技術的文本生成圖像模型，支持LoRA微調，適用於創意圖像生成任務。

該LoRA模型基於FLUX.1-dev基礎模型，使用25張瑪格特·羅比的圖像訓練1600步，無需觸發詞即可生成相關圖像。

基於FLUX.1-dev基礎模型，使用SimpleTuner在25張琪蘭·席普卡的圖像上訓練1600步的文本生成圖像模型。

這是一個基於FLUX.1-dev模型的LoRA微調版本，專門用於生成史努比和查理·布朗相關的卡通風格圖像。

基於穩定擴散模型和LoRA技術的卡通插畫風格生成模型

專為生成動漫/漫畫分鏡而設計的穩定擴散模型

基於Stable Diffusion v1.5的LoRA模型，用於文本到圖像生成

升級版奇幻風格圖標生成模型，基於穩定擴散微調，專為生成遊戲風格物品圖標優化

這是一個基於Stable Diffusion 1.5的文本生成圖像模型，專注於生成代表四大元素（火、水、土、氣）的花朵圖像。

基於Stable Diffusion v1.5的指令調優版本，專門用於圖像卡通化處理

這是一個基於Minecraft概念微調的擴散模型，專注於生成Minecraft風格的風景圖像。

這是一個基於穩定擴散模型的文本生成圖像模型，專門用於生成X戰警角色Gambit和Rogue的漫畫風格插畫。

sftest Dreambooth模型是由Siyam使用TheLastBen的fast-DreamBooth筆記本訓練的文本生成圖像模型，基於穩定擴散技術。

faucet-v1.5是基於穩定擴散技術的文本生成圖像模型，由albburtsev使用TheLastBen的fast-DreamBooth筆記本訓練而成。

基於《ONIMAI: 我當妹妹那些事！》動漫角色訓練的穩定擴散模型，可生成6名主要角色的高質量動漫圖像

這是一個基於Dreambooth技術微調的文本生成圖像模型，專注於商業場景的圖像生成，特別是日本料理和清酒的高質量渲染。

基於TheLastBen的fast-DreamBooth筆記本訓練的穩定擴散模型，專注於文本生成圖像任務。

BP模型是基於Joseph Cheung的ACertainty的實驗性穩定擴散模型，專注於高分辨率（768/1024）的動漫風格圖像生成。

VIBES-2 是一個基於穩定擴散（Stable Diffusion）的文本生成圖像模型，通過 Dreambooth 技術訓練，能夠根據文本描述生成高質量的圖像。

基於穩定擴散技術的即時音樂生成模型，可根據文本輸入生成頻譜圖並轉換為音頻片段

Riffusion是一款基於穩定擴散技術的即時音樂生成應用，可根據文本輸入生成頻譜圖並轉換為音頻片段。

基於吉卜力工作室現代動畫電影圖像微調的Stable Diffusion模型，可生成吉卜力風格的圖像

基於俄羅斯表情符號數據集微調的穩定擴散模型，專門用於生成表情符號圖像

基於Stable Diffusion 2.1微調的動漫風格文本生成圖像模型，使用11萬張Danbooru數據集圖像訓練