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micro_diffusion

低成本训练大规模扩散模型的开源方案

micro_diffusion是一个开源项目,旨在提供低成本训练大规模扩散模型的方法。该项目计划发布完整训练代码和模型检查点,为研究人员和AI爱好者提供实验资源。通过降低研究门槛,micro_diffusion有望促进扩散模型领域的广泛参与和创新。

easydiffusion - AI图像生成工具
AI图像生成Easy DiffusionGithubStable Diffusion开源项目技术支持热门用户体验
Easy Diffusion 3.0提供一键安装,无需技术知识和预装软件,快速入门AI图像创作。全面支持Stable Diffusion模型,新增多种功能如ControlNet、多LoRA文件支持、嵌入式等,适用于Windows、Linux和Mac系统。适合新手和需求高级功能的用户,配备强大的社区支援。
awesome-diffusion-model-in-rl - 扩散模型在强化学习领域的最新研究进展汇总
Diffusion ModelGithub开源项目强化学习机器人操作离线强化学习轨迹优化
本项目汇总了强化学习领域应用扩散模型的最新研究论文,涵盖离线RL、机器人控制、轨迹规划等多个方向。持续追踪并整理扩散强化学习的前沿进展,为研究人员提供全面的参考资源。每篇论文均附有概述、代码链接和实验环境等详细信息,方便读者深入了解。
DCR - 扩散模型数据复制研究与优化方法分析
Diffusion模型Github开源项目数据复制机器学习生成式AI计算机视觉
DCR项目聚焦扩散模型中的数据复制问题,整合了两篇重要论文的研究成果和代码。项目内容包括数据复制现象分析、缓解策略提出、模型微调指南、推理方法、评估指标计算以及数据集资源。这些研究成果为提升扩散模型的生成质量和原创性提供了重要参考。
stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练,能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口,内置内容审核机制,主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入,使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。
Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总
Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率
本项目汇总了扩散模型在图像处理领域的最新研究进展,涵盖图像复原、增强、编码和质量评估等方面。重点关注图像超分辨率、修复和去噪等任务,提供全面的调查报告和定期更新的研究成果。项目收录了大量相关开源代码和数据集资源,为研究人员提供了重要的参考信息。
fish-diffusion - 开源框架简化TTS、SVS和SVC模型开发
AI模型Fish DiffusionGithub多说话人开源项目语音合成
Fish Diffusion是一个开源的语音合成训练框架,专注于TTS、SVS和SVC任务。基于扩散模型,它支持多说话人合成和44.1kHz高品质输出。该项目优化了代码结构,提高了训练效率,并提供完整的环境配置和使用指南。Fish Diffusion适合研究人员和开发者探索语音合成技术,同时强调负责任的AI应用。项目特点包括简化的代码结构、多设备训练支持和半精度训练,有助于提高开发效率和降低资源消耗。此外,还提供了详细的数据集准备和模型训练指南,便于用户快速上手。
stable-diffusion - 基于Habana Gaudi处理器实现高性能AI图像生成方案
GPU加速GithubHabanaHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目模型混合精度训练
Stable Diffusion模型在Habana Gaudi处理器上的优化配置方案。该方案集成了Hugging Face生态系统,支持高效的模型训练和部署,可在单处理器或多处理器环境下运行,适用于需要高性能图像生成的应用场景。
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。
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。
DNA-Diffusion - 扩散模型生成调控DNA序列的新方法
DNA DiffusionGithub人工智能基因组学开源项目生成模型调控序列
DNA-Diffusion项目利用扩散概率模型生成调控DNA序列。该项目开发基于文本提示的模型,生成特定细胞类型或上下文相关的DNA序列。这些序列具有特定调控特性,如细胞特异性染色质状态、基因表达水平调控或转录因子结合位点。该研究旨在深化对正常发育和疾病中DNA调控序列特性的理解。
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