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人工智能其他案例ID：242347

羊驼驼.

2 年经验· 中电金信

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案例介绍

## 核心功能
图像生成模式

- 文生图（txt2img）：通过文字描述生成图像
- 图生图（img2img）：基于现有图像进行变换
- 修复/补全（Inpainting）：精准修复图像特定区域
- 扩展绘画（Outpainting）：扩展图像边界
高级特性

- 提示词注意力控制：通过括号语法调整关键词权重
- 负向提示词：排除不想要的元素
- 多种采样算法：支持 UniPC、LCM、k-diffusion 等多种采样器
- 高清修复（Highres Fix）：一键生成高分辨率图像
- 样式系统：保存和复用提示词模板
图像增强工具

- GFPGAN / CodeFormer：人脸修复
- RealESRGAN / ESRGAN / SwinIR：图像超分辨率放大
- LDSR：潜在扩散超分辨率
模型管理

- 支持 Stable Diffusion 1.x/2.x、SDXL、SD3、Alt-Diffusion
- LoRA / LyCORIS / Hypernetwork 模型支持
- 自定义 VAE 加载
- 模型合并功能
## 技术架构
- 前端：Gradio + JavaScript
- 后端：Python + PyTorch
- 扩展系统：支持社区插件扩展
该项目支持 NVIDIA、AMD、Intel GPU 以及 Ascend NPU，具备良好的跨平台兼容性和较低的显存要求（最低 2GB 显存可运行）。