custom-diffusion
Lizenz nicht angegeben
custom-diffusion ist eine kostenlose, Open-Source-Alternative zu DALL·E. Es kann ohne Abonnementgebühren verwendet werden — und der Quellcode ist für jeden offen, um ihn zu inspizieren, zu modifizieren und selbst zu hosten.
Lizenz
—
Ersetzt
1 kommerzielle Werkzeuge
GitHub-Sterne
⭐ 2k
Geschrieben in
Python
Forks
142
Letzte Aktivität
2 vor Monaten
computer-visioncustomizationdiffusion-modelsfew-shot
Über
Custom Diffusion: Multi-Concept-Anpassung der Text-zu-Bild-Diffusion (CVPR 2023)
Was der Wechsel Ihnen bringt
- Keine Abonnements, keine Preisgestaltung pro Sitz — für immer kostenlos, für Einzelpersonen und Unternehmen.
- Ihre Daten bleiben bei Ihnen: Es kann lokal oder auf Ihren eigenen Servern ausgeführt werden, ohne Vendor-Lock-in.
- Der Quellcode ist öffentlich — prüfbar, erweiterbar und wird offen von seiner Community gepflegt.
Eine Open-Source-Alternative zu
Andere Alternativen, die einen Blick wert sind
mmagicOpenMMLab Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation Toolbox. Unlock the magic 🪄: Generative-AI (AIGC), easy-to-use APIs, awsome model zoo, diffusion models, for text-to-image generation, image/video restoration/enhancement, etc.DALLE2-pytorchImplementation of DALL-E 2, OpenAI's updated text-to-image synthesis neural network, in PytorchSanaSANA: Efficient High-Resolution Image Synthesis with Linear Diffusion Transformerimagen-pytorchImplementation of Imagen, Google's Text-to-Image Neural Network, in Pytorchtext-to-imageText to image synthesis using thought vectorsHunyuanImage-2.1HunyuanImage-2.1: An Efficient Diffusion Model for High-Resolution (2K) Text-to-Image Generation