扩散与图像生成

学习扩散、流匹配和图像生成编辑,适合生成模型研究者与图像创作者。

11 条精选 · 按推荐学习顺序:越基础、直观越靠前,越系统、深入越靠后

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  1. 9进阶
    项目发布 10-28
    Reddit

    首批无需上采样步骤的 6 步 LoRA 适配器,速度约提升 5 倍 [N]

    First 6-step LoRA adapters with no upsampling step, ~5x faster [N]

    r/MachineLearning 社区帖子,作者发布了托管在 Hugging Face 上的一组 6 步 LoRA(PrunaAI/P-Q-Image-2.1),称可将图像生成或编辑从 40 步缩减到 6 步;其中 6 步版用于编辑时保留输入,6 步上采样版去掉了单独的提示词上采样步骤,据称可节省 41 至 80 秒,适配器直接加载在 Qwen-Image-2.1 之上、流程无需改动。适合关注扩散模型少步蒸馏、图像生成/编辑加速的人阅读。

  2. 11进阶
    项目发布 10-25
    GitHub

    patch-gg/trompe(用图像模型为关卡贴图)

    patch-gg/trompe

    一个开源项目,用于从灰色灰模关卡生成完整贴图:规划玩家视角相机、由图像模型绘制各视角画面、将画面投影回关卡并烘焙成一张贴图。贴图在阴天光照下生成,作为反照率贴图,再由游戏引擎投射真实阴影。相机规划、投影与烘焙在浏览器 GPU 上运行,图像模型运行于 fal,输出 glTF 格式。

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