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HCP-Diffusion-GitHub(AI绘画模型训练)

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HCP Diffusion是一个基于扩散器的稳定扩散模型工具箱。与webui和sd脚本相比，它为培训提供了灵活的配置和组件支持。 这个工具箱支持巨大的人工智能，可以显著减少GPU内存的使用。 HCP Diffusion可以通过单个.yaml配置文件统一文本到图像生成的现有训练方法（例如，Prompt tuning、Textual Inversion、DreamArtist、Fine tuning、DreamBooth、LoRA、ControlNet等）和模型结构。 该工具箱还使用LoRA实现了DreamArtist的升级版本，名为DreamArtist++，用于一次性生成文本到图像。与DreamArtist相比，DreamArtist++更稳定，具有更高的图像质量和生成可控性，以及更快的训练速度。

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