开源

🚀 高清图像合成新突破：Stable Diffusion 2.0

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Stable Diffusion 2.0以其先进的图像合成技术和开源特性，成为AI图像合成领域的新星。🌠 它不仅提供了高分辨率的图像输出，还通过持续更新的模型和功能，满足了专业图像合成的需求。

Stable Diffusion 2.0，一个基于潜在扩散模型的开源项目，正引领高分辨率图像合成的新潮流！🌟 它不仅生成高质量图像，而且稳定性出色，为图像合成领域带来了革命性的进步。🖼️

🔍 功能亮点：

- 支持768x768和512x512分辨率的稳定扩散模型，基于大量参数和架构优化。

- 新增Stable UnCLIP 2.1模型，允许图像变化和混合操作，模块化设计使其能与其他模型如KARLO结合。

- 提供多种模型变体，如Stable unCLIP-L和Stable unCLIP-H，分别基于CLIP ViT-L和ViT-H图像嵌入。

- 支持x4上采样、深度引导和文本引导的图像修复模型。

🚀 使用场景：

- 从文本到图像的合成，提供参考采样脚本，内置隐形水印技术，帮助识别机器生成图像。

- 适用于需要高分辨率图像合成的专业人士和爱好者。

- 优化的安装指南，包括对xformers库的推荐，提升GPU效率。

📢 社区反馈：

- 项目自发布以来，受到了AI社区的热烈欢迎，不断更新的模型和功能使其成为研究和开发的热点。

- 模型权重可在Hugging Face上找到，遵循CreativeML Open RAIL++-M License。

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