每一个开源项目，都是改变世界的种子
探索三款革命性的AI图像生成开源软件：一键提取图像对象的Meta AI神器、基于Stable Diffusion
XL的Fooocus，以及秒速生成AIGC图像的StreamDiffusion，它们让图像生成变得简单、高效、有趣！
挖掘 GitHub 和 HuggingFace 的优质开源项目，为你呈现最实用、最前沿的技术精华。
无论你是开发者、研究者还是技术爱好者，这里都能为你提供灵感和工具，助你在开源世界中快速成长！
🚀 Meta AI的图像分割神器：一键提取图像对象
facebookresearch/segment-anything
| license | stars | forks |
|---|---|---|
| Apache-2.0 | 48.6k | 5.7k |
摘要
Meta AI研究院的SegmentAnything Model（SAM）是一个强大的图像分割工具，它能够在零样本学习的基础上，一键提取图像中的任何对象。SAM以其易用性和强大的性能，成为了AI领域的一大亮点。
内容
Meta AI研究院最新推出的图像分割模型——SegmentAnything Model（SAM），在AI领域引起了广泛关注。👀 只需一键，SAM就能从图像中“切出”任何对象，其在1100万张图像和11亿个掩码的数据集上完成训练，展现出卓越的零样本性能。🎯
使用SAM非常简单，安装依赖后，几行代码即可实现高质量的对象掩码生成。🛠️ 它支持从命令行生成图像掩码，还能将模型导出为ONNX格式，在浏览器中运行。🌐 此外，SAM 2的发布更是将模型扩展到了视频领域，进一步提升了实时视频处理的能力。🎬
SAM的开源代码托管在GitHub上，提供了运行推理的代码、下载训练模型的链接以及使用模型的示例笔记本。📚 无论是研究还是实际应用，SAM都是一个强大的工具。
地址: https://github.com/facebookresearch/segment-anything
🚀 Fooocus：AI图像生成新选择！
lllyasviel/Fooocus
| license | stars | forks |
|---|---|---|
| GPL-3.0 | 42.7k | 6.3k |
摘要
Fooocus是一款基于Stable Diffusion XL架构的AI图像生成软件，以其简便的操作和高质量的图像生成效果受到用户青睐。支持本地部署和离线使用，适合对图像生成有兴趣的用户。
内容
探索AI图像生成的新领域，Fooocus来啦！这款基于Stable Diffusion XL架构的开源软件，以其简洁的安装和操作流程，迅速在图像生成领域崭露头角。只需输入提示词，即可生成媲美Midjourney的高质量图片，支持本地部署，离线使用，最低配置要求8GB内存和4GB Nvidia显卡。🖼️
Fooocus以其独特的设计，简化了图像生成流程，无需复杂的参数调节，用户只需关注提示词和生成的图像。软件还提供了多种功能，如图像放大、变化、修复等，支持自定义风格和高级引导，满足不同用户需求。🎨
项目目前处于有限的长期支持状态，专注于修复bug，暂无计划迁移至新模型架构。对于追求最新模型的用户，推荐尝试WebUI Forge等其他平台。🔧
Fooocus的安装非常简单，下载解压后，运行“run.bat”即可开始使用。软件会自动下载所需模型，用户也可以选择提前下载。📥
性能方面，Fooocus在低端笔记本上的表现也相当出色，迭代速度约为1.35秒。若遇到性能问题，可以尝试更换Nvidia驱动至531版本。💻
地址: https://github.com/lllyasviel/Fooocus
🚀AI图像生成新突破：StreamDiffusion，秒速生成AIGC图像！
cumulo-autumn/StreamDiffusion
| license | stars | forks |
|---|---|---|
| Apache-2.0 | 9.9k | 721 |
摘要
StreamDiffusion是一款创新的AIGC图像生成软件，以其卓越的性能和效率在图像生成领域脱颖而出。它通过多种技术优化，实现了实时互动生成和图像转换，大幅提高了生成效率和图像质量。
内容
在AI技术飞速发展的今天，StreamDiffusion以其惊人的速度和效率，成为了AIGC图像生成领域的新星。🌟 这款开源软件能在单张RTX4090显卡上达到每秒生成100张图像的速度，令人惊叹！🏃♂️
StreamDiffusion通过流批处理简化数据处理，采用残差无分类器（RCFG）减少计算冗余，随机相似性过滤器提高GPU利用率，优化IO队列实现并行处理，多种模型加速工具让图像生成速度爆炸式提升。🔧💨
使用场景广泛，无论是实时互动生成，还是图像到图像的转换，StreamDiffusion都能轻松应对。🖼️ 它的优势在于能够大幅提高生成效率，降低计算成本，同时保持图像质量。🎨👍
安装简单，支持多种环境配置，无论是通过pip、conda还是Docker，都能快速部署。🛠️ 而且，它还提供了丰富的使用示例，让开发者能够快速上手。📚
StreamDiffusion的热度和反馈都非常积极，许多开发者和用户都对其性能和易用性给予了高度评价。🔥👏
地址: https://github.com/cumulo-autumn/StreamDiffusion
最后:
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