扩散模型是一种前沿的机器学习技术，其灵感源自自然界中物质扩散的过程，比如墨水滴入水中逐渐扩散开来的现象。在人工智能领域，该模型采用逆转扩散过程的方法来生成新的数据样本。具体来说，它首先向数据中引入随机噪声，然后通过逆转这一噪声扩散过程，从噪声中恢复出原始数据的分布特征，进而创造出与原始数据相似但全新的数据实例。
模型详情
a_rainbow_exploding_with_joy.safetensors
dark_fantasy_flux.safetensors
Fantasy_Flux_World.safetensors
flux_vividizer.safetensors
Pale_Skin_SDXL_v1.0.safetensors
Perfect_Eyes.safetensors
PerfectEyesXL.safetensors
screen_eyes.safetensors
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