1. Real-ESRGAN x2

Real-ESRGAN x2

description :Real-ESRGAN_x2plus upscaler model

id :esrgan-v1-x2plus

name :Real-ESRGAN x2

Real-ESRGAN x2是一种用于图像超分辨率的模型，是ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network）版本1的扩展版本，采用双线性放大的方式将图像放大2倍以上，并通过引入超分辨率技术改善图像细节和质量，对比传统的Real-ESRGAN x2是一种用于图像超分辨率的模型，可以将低分辨率图像放大为高分辨率图像，提高图像的清晰度和质量。

Real-ESRGAN x2可用于图像放大处理，也可用于生成图像。

2.Stable Diffusion v1.4

Stable Diffusion v1.4

description :Stability-AI Stable Diffusion v1.4

id :stable-diffusion-v1

name :Stable Diffusion v1.4

Stable Diffusion v1.4的原理是将图像视为随机扩散过程中的一个状态，通过调节扩散参数和随机噪声源来控制扩散过程，从而生成更加复杂、多样且高质量的图像。它能够自动学习图像的特征和纹理，并实现精准的图像转换和重建。

Stable Diffusion v1.4可以用于如图像生成、图像超分辨率，能够帮助用户更加精准地控制生成的图像质量和多样性，从而满足不同的需求。

3.Stable Diffusion v1.5

Stable Diffusion v1.5

description :Stability-AI Stable Diffusion v1.5

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name :Stable Diffusion v1.5

Stable Diffusion v1.5采用类似于Stable Diffusion v1.4的扩散过程，但在模型架构和训练方法等方面进行了优化，提高了图像生成和转换的质量和效率。相对于Stable Diffusion v1.4，Stable Diffusion v1.5提高了模型对图像细节和语义的理解能力。采用更高效和稳定的优化算法，加速了模型的训练和推断过程，减少了资源占用，增加了模型的多样性和实用性。

Stable Diffusion v1.5可以用于图像生成、图像修复、图像超分辨率，生成高质量、多样性的图像，实现精确的图像转换和重建。

4.Stable Diffusion v2.0

Stable Diffusion v2.0

description :Stability-AI Stable Diffusion v2.0

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name :Stable Diffusion v2.0

Stable Diffusion v2. 0，拥有比Diffusion v1.5更深、更宽的模型架构，进一步提高了生成和转换的精度和效率。实现了多分辨率训练和推断，在保证性能和效率的同时，提高了处理超高分辨率图像的能力。并且提高了模型对细节和语义的理解能力，实现了更具创意和多样性的图像生成和转换。

Stable Diffusion v2.0支持多种超高分辨率图像处理任务，如超分辨率重建、图像合成、颜色转换、风格迁移等，有效地提高了用户的创造性和效率，为应用领域提供了更多的可能性。

5.Stable Diffusion v2.0-768

Stable Diffusion v2.0-768

description :Stability-AI Stable Diffusion 768 v2.0

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name :Stable Diffusion v2.0-768

Stable Diffusion v2.0-768是一种在Stable Diffusion v2.0基础上进行了扩展和优化，支持更高分辨率的图像处理，支持处理规模更大的任务场景，更加复杂的数据分布，提高了生成和转换的效率和精度。实现了更加精细化的训练和推断过程，在保证模型性能的同时，更好地处理细节和语义。更好地理解和处理图像数据，实现了更具创意和多样性的图像生成和转换。

Stable Diffusion v2.0-768专门用于处理更高分辨率的图像。适用于处理超过512x512分辨率的图像，可以处理高达768x768的图像。在处理高分辨率图像时发挥更加优秀。

6.Stable Diffusion v2.0-depth

Stable Diffusion v2.0-depth

description :Stability-AI Stable Diffusion Depth v2.0

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name :Stable Diffusion v2.0-depth

Stable Diffusion v2.0-depth提高了模型的表达能力和泛化能力，能够更好地应对更复杂的数据分布和任务场景，保证了在处理大规模数据集时的稳定性和准确性。比Stable Diffusion v2.0更加适用于高精度图像的处理任务。可以处理高达1024x1024的图像，

7.Stable Diffusion v2.1

Stable Diffusion v2.1

description :Stability-AI Stable Diffusion v2.1

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name :Stable Diffusion v2.1

Stable Diffusion v2.1是Stable Diffusion v2.0的升级版本。Stable Diffusion v2.1在原有模型的基础上，提高了模型的生成和推断效果。能够更加高效地训练模型，并且减少了训练时间和计算资源的消耗。

Stable Diffusion v2.1可以应用于各种图像生成、转换和处理任务，例如图像修复、风格迁移、语义分割等。

8.Stable Diffusion v2.1-768

Stable Diffusion v2.1-768

description :Stability-AI Stable Diffusion 768 v2.1

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name :Stable Diffusion v2.1-768

Stable Diffusion 768 v2.1相较于Stable Diffusion v2.0，它提供了更高的分辨率和更高质量的图像生成能力，可处理高达768x768的图像。采用了先进的噪声注入，可以生成更加真实、清晰、自然的图像。精细控制图像生成的过程，实现更多样、创意的图像生成。是一种高质量、高分辨率的图像处理和生成模型，可以应用于各种领域的创作、设计、美学等任务，同时也可以对图像压缩、增强等传统图像处理技术进行优化和改进。

9.Stable Diffusion v2.2.2-XL Beta

Stable Diffusion v2.2.2-XL Beta

description :Stability-AI Stable Diffusion XL Beta v2.2.2

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name :Stable Diffusion v2.2.2-XL Beta

Stable Diffusion XL Beta v2.2.2基于流模型实现高质量的图像处理和生成，可处理高达2560x2560的图像。通过噪声注入，生成模型可以在每次生成时添加不同的噪声，从而产生不同的输出。采用条件嵌入技术，可以精细控制图像生成的过程，在模型设计和调整方面具有更高的灵活性。可以实现针对每个不同的条件生成不同的图像，提高生成图像的多样性和可控性，从而更好地满足特定的需求。

10.Stable Diffusion x4 Latent Upscaler

Stable Diffusion x4 Latent Upscaler

description :Stable Diffusion x4 Latent Upscaler

id :stable-diffusion-x4-latent-upscaler

name :Stable Diffusion x4 Latent Upscaler

Stable Diffusion x4 Latent Upscaler 是一种基于Stable Diffusion技术的图像超分辨率技术。与传统的图像超分辨率技术相比，Stable Diffusion x4 Latent Upscaler 可以避免出现锐化和伪影等问题，它可以将低分辨率的图像放大至高分辨率，并且可以在生成高分辨率图像的同时保留更多的细节和纹理，生成更加逼真的图像。

Stable Diffusion x4 Latent Upscaler 可以将图像的分辨率放大到原始图像的4倍。在一些具有高质量训练数据和较高算力的情况下，Stable Diffusion x4 Latent Upscaler 可以生成非常逼真的高分辨率图像。这使得它在一些对图像质量要求比较高的领域（例如电影特效、医学图像等）中具有广泛的应用前景。

11.Stable Inpainting v1.0

Stable Inpainting v1.0

description :Stability-AI Stable Inpainting v1.0

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name :Stable Inpainting v1.0

Stable Inpainting v1.0是一种基于深度学习的图像修复技术，可以自动修复图像中的缺失或损坏部分。它的工作原理是利用已知的图像上下文信息，根据图像中的模式和颜色，预测缺失或损坏区域的像素值。该技术可以用于修复受损的照片、视频中的人脸、建筑和自然风景等。

Stable Inpainting v1.0具有很高的稳定性和可靠性，它可以有效地处理复杂的缺失和损坏情况，并生成逼真的修复结果。它还可以与其他AI图像处理技术结合使用，如图像放大、去噪和颜色校正等，以进一步提高修复效果。

12.Stable Inpainting v2.0

Stable Inpainting v2.0

description :Stability-AI Stable Inpainting v2.0

id :stable-inpainting-512-v2-0

name :Stable Inpainting v2.0

Stable Inpainting v2.0是稳定AI（Stability-AI）开发的一种图像修复技术，可以快速、准确地修复图像中的缺损，例如划痕、黑点或瑕疵等。该技术基于神经网络模型，经过更深刻的训练和调优，可以在处理大范围、高分辨率和复杂图像上取得更好的效果。

Stable Inpainting v2.0可以自动检测和分析图像中的瑕疵，然后生成逼真的补丁来修复它们，同时保持图像的真实性和细节。这项技术可以在多个应用场景中使用，例如数字图片修复、图像草图化、广告和媒体制作等。