扩散模型是一种前沿的机器学习算法，其名称借鉴了自然界中的扩散现象，类似于墨水在水中逐渐扩散的过程。在人工智能领域，扩散模型通过逆转扩散过程来生成新数据。具体来说，它首先在数据中添加随机噪声，然后通过逆向操作来还原这一过程，从噪声中恢复出原始数据的分布，从而生成新的数据。
模型列表
animation2.5D_V1.0.safetensors
AYui_iroiro.safetensors
face_yolov8m.pt
film_net_fp32.pt
greg_rutkowski_xl_2.safetensors
hsxl_temporal_layers.f16.safetensors
lovish_SAE-pythia-70m-L2-11.bin
netaArtXL_v10.safetensors
rife47.pth
sam_vit_b_01ec64.pth
WowifierXL-V2.safetensors
wowifierXL.safetensors
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