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DRLX

强化学习框架优化扩散模型

DRLX扩散模型强化学习分布式训练Stable DiffusionGithub开源项目

DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成，支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型，实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计，训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能，为扩散模型研究提供了全面的工具集。

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介绍相关项目
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架，通过预训练的文字转图像扩散模型，实现多功能且可控的图像生成，无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号，如纵横比和空间引导信号，生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程，使用一组共享参数或约束，支持局部和全局编辑，适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
d3rlpy - 支持离线和在线深度强化学习的实用算法库
Githubd3rlpy安装开源项目强化学习离线RL算法
d3rlpy是一个为实践者和研究人员打造的深度强化学习库，支持离线和在线强化学习算法。无需掌握深度学习库，即可通过其直观的API使用多种先进算法。d3rlpy提供丰富的文档和教程，首创支持分布式Q函数，适用于机器人和医疗等复杂场景。兼容Linux、macOS和Windows，多种安装方式可供选择，欢迎试用和贡献代码。
awesome-stable-diffusion - 针对Stable Diffusion人工智能模型全面的资源与软件指南
AI模型GUI界面GithubStable Diffusion人工智能绘图开源项目资源库
awesome-stable-diffusion是一个针对Stable Diffusion人工智能模型的综合性资源和软件集合，提供一系列从GUI到CLI界面的安装指南，并支持NVIDIA GPU、Apple Silicon和AMD GPU等多平台。项目不仅提供必要的模型权重文件，还详述如何运行模型，同时提供多种经过更新和维护的分支版本，满足用户对功能和性能的不同需求。
onediff - 扩散模型加速库
ComfyUIGPU加速GithubHF diffusersPyTorchonediff开源项目
onediff提供开箱即用的扩散模型加速库，支持HF diffusers和ComfyUI。具备PyTorch代码编译及优化GPU内核，提升速度可达1.7倍。支持SD、SVD、LoRA等算法，兼容多种NVIDIA GPU。网站提供详细的安装与使用指南、性能对比及质量评估，适用于生产环境。了解更多关于onediff的加速方法和最新更新，以及详细的架构与功能特点。
Live2Diff - 革新视频扩散模型的实时流翻译技术
AI模型GithubLive2Diff实时流处理开源项目扩散模型视频翻译
Live2Diff是一款基于视频扩散模型的实时流翻译工具。该项目采用单向时间注意力机制，结合多时间步KV缓存和深度先验技术，实现高效的视频处理。支持DreamBooth和LoRA风格迁移，并通过TensorRT优化性能。在512x512分辨率下，处理速度可达16.43 FPS，为实时视频翻译领域提供了新的技术方案。
LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术 突破图像处理新境界
AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散
LayerDiffuse是一个开源图像处理项目，专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台，未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码，为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具，LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。
DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包
ArceeDALMGithubLlama-2-7b-hfRAG-end2endcontrastive learning开源项目
Arcee开源的领域自适应语言模型工具包（DALM）结合了RAG-e2e架构，实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器，适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库，支持对比学习和高效的检索生成联合训练。
lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调
DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目
该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调，比dreambooth方法快两倍，支持inpainting，并且生成非常小的模型文件（1MB~6MB），便于共享和下载。兼容diffusers库，提供多向量核心调优反演功能，并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces，增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差，该方法显著缩小模型大小，同时保持高保真度，适用于需要快速高效微调的用户。
diffusion-literature-for-robotics - 扩散模型在机器人学研究中的最新进展与应用
Diffusion modelsGithub人工智能图像生成开源项目机器人学深度学习
本项目整理了扩散模型在机器人学领域的前沿研究文献和代码资源,涵盖模仿学习、视频生成等多个研究方向。资源库提供扩散模型入门教程、精选论文摘要和主题分类的机器人扩散论文集,为研究者提供全面参考。项目旨在帮助研究人员了解并应用机器人扩散技术的最新进展。
doremi - 创新算法提升语言模型训练效率
DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型
DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合，适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重，并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率，如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现，包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。
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