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 Diffusion Github 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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现，支持自定义参数

该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现，支持文本生成图像与图像生成图像的操作，允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库，适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用，并且借鉴了多个知名开源库，是学习和实践的理想资源。

stable-diffusion-colab - Stable Diffusion Hyper-SDXL模型在Colab上的简易部署与使用

AI绘图ColabGithubStable Diffusion开源项目文本生成图像深度学习

该项目为Stable Diffusion Hyper-SDXL模型提供了Colab部署方案。用户可通过简单的文本提示生成高分辨率创意图像，如火星上骑马的宇航员或埃菲尔铁塔前用餐的皮卡丘。项目采用先进的潜在扩散模型技术，并集成了LCM-LoRA加速模块，有效提升了图像生成效率。

lorax - 支持在单个GPU上运行数千个微调模型的框架

GithubLoRAX低延迟多模型推理开源项目生产准备高通量

LoRAX框架支持在单个GPU上运行数千个微调模型，有效降低服务成本且不影响吞吐量和延迟。主要特点包括动态适配器加载、异构连续批处理、适配器交换调度和优化推理。LoRAX提供预构建的Docker镜像、Kubernetes Helm图表和Prometheus指标，并兼容OpenAI API，支持多轮聊天对话和私有适配器。免费商用，采用Apache 2.0许可。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法

CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间

Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。

diffusiondb - 大规模文本生成图像数据集，促进多领域研究

DiffusionDBGithubStable Diffusion开源项目数据集文本生成图像生成模型

DiffusionDB 是一个大规模文本生成图像数据集，包含1400万张由Stable Diffusion生成的图像，以真实用户的提示和超参数为基础。该数据集为研究生成模型与提示词的关系、检测深度伪造和设计人机交互工具提供了丰富资源，分为 DiffusionDB 2M 和 DiffusionDB Large 两个子集，满足不同需求。模块化的数据集结构使得用户可以高效加载所需部分。

tree-diffusion - 基于扩散模型的语法树生成框架

GithubPython依赖Tree Diffusion开源项目模型权重训练评估

Tree Diffusion 是一个开源的深度学习框架，专注于高效生成语法树。该框架结合了扩散模型和变异策略，能在复杂语法约束下快速生成有效的树结构。项目提供完整代码库、预训练模型和使用指南，支持多种编程语言和自定义语法。Tree Diffusion 在程序合成、代码生成和自然语言处理等领域具有广泛应用前景，为研究人员和开发者提供了强大的工具。

axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet

C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目

该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。

LLM-RLHF-Tuning - RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式

DPOGithubLLaMALLaMA2PPORLHF开源项目

本项目实现了RLHF的三阶段训练，包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型，并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档，并对比了其他开源框架的功能，是RLHF训练的宝贵资源。

StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架

AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习

StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。

dfdx - Rust中的深度学习库，提供GPU加速和编译时类型检查

GPU加速GithubRustdfdx开源项目深度学习神经网络

dfdx是一个注重人体工学和安全性的Rust深度学习库，支持GPU加速和最多6维的张量形状。它在编译时进行形状和类型检查，提供多种张量操作，例如矩阵乘法和卷积。该库还包含神经网络构建模块和标准的深度学习优化器，如Sgd和Adam。设计目标是性能最大化和最小化不安全代码。用户可以启用CUDA特性进行GPU加速，非常适合在Rust中进行深度学习开发的用户。

相关项目

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