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DRLX

强化学习框架优化扩散模型

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。

stable-diffusion-docker - 多功能 GPU 加速的 Stable Diffusion Docker 容器
DockerGPUGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目模型
Stable Diffusion Docker 容器在支持 CUDA 的 GPU 上运行,通过官方模型实现高质量图像生成。支持从文本生成图像、图像修改、深度引导和图像修复等功能,适用多种应用场景。最低要求 8GB VRAM 的 GPU,并提供设备选择和内存优化选项。详细使用指南和示例帮助用户快速入门。
FastDiff - 高效生成高保真语音的快速条件扩散模型
FastDiffGithubPyTorch开源项目条件扩散模型语音合成高保真语音合成
FastDiff项目实现了一种高效生成高保真语音的条件扩散模型。该项目在GitHub上提供了开源实现和预训练模型,支持包括LJSpeech、LibriTTS和VCTK在内的多种数据集。适用于语音合成和神经语音编解码等任务,并支持多GPU并行训练。项目还提供了详细的推理和训练指南,以及预处理工具和训练配置示例。FastDiff代码参考了NATSpeech和Tacotron2等项目,广泛适用于研究和实际应用。
HandyRL - 高效实用的分布式强化学习框架
GithubHandyRLPyTorch分布式训练开源项目强化学习离线策略修正
HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架,已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构,支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色,能够快速训练出强大的AI模型。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
DeepCache - 免费加速扩散模型
DeepCacheGithub开源项目无训练模型加速降采样高搜索量
DeepCache通过无需训练的方式显著加速扩散模型,支持Stable Diffusion、Stable Diffusion XL、Stable Video Diffusion等。兼容多种采样算法如DDIM和PLMS,并提供详细的使用示例,用户无需修改代码即可提升性能。此外,DeepCache还支持并行推理和多GPU使用,确保高效部署和运行。
denoising-diffusion-pytorch - 生成模型新方法:Pytorch中的Denoising Diffusion
Denoising Diffusion Probabilistic ModelGithubLangevin采样Pytorch开源项目扩散模型生成建模
Denoising Diffusion Probabilistic Model在Pytorch中的实现,通过去噪得分匹配估计数据分布梯度,并使用Langevin采样生成样本。这种方法可能成为GANs的有力竞争者。项目支持多GPU训练,提供详细的安装和使用指南,是研究人员和开发者的高效工具,支持1D序列数据和图像数据的生成和训练。
dspy - 自优化语言模型程序框架
AI框架DSPyGithub开源项目提示工程程序优化语言模型
DSPy是一个语言模型编程框架,通过分离程序流程和参数,实现了提示词和权重的自动优化。该框架引入了新型优化器,能根据特定指标调整参数,有效提升GPT-3.5、GPT-4等模型的性能。DSPy为开发者提供了系统化方法,以更高效地解决复杂AI任务,显著改善了语言模型在各种应用中的可靠性。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型,依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量,同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置,还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型,适配快速高效图像生成需求。
dpm-solver - 扩散概率模型采样解算器
DPM-SolverDPM-Solver++Github开源项目深度学习稳定扩散采样算法
DPM-Solver及其改进版DPM-Solver++是高阶解算器,专为扩散ODE设计,无需额外训练,适用于离散和连续时间的扩散模型。实验表明,DPM-Solver在10到20次函数评估内生成高质量样本。该项目已广泛应用于Stable-Diffusion、DeepFloyd-IF等知名项目,支持多种采样与扩散模型,并集成于Diffusers等流行库。
Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT - TensorRT优化Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能
AI绘图GithubNVIDIA GPUStable DiffusionTensorRT开源项目性能优化
这个扩展通过TensorRT优化引擎,显著提升了Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能。它兼容SD 1.5、2.1、SDXL和SDXL Turbo等多个版本。扩展提供了简便的默认引擎生成和快速启用功能,同时支持LoRA转换与应用。为满足不同需求,扩展提供多种引擎类型,可适应各种分辨率和批量大小。高级用户还可进行个性化设置,灵活调整性能参数。
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