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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。

Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy - 扩散模型的全面方法与应用概述
ACM Computing SurveysDiffusion ModelsGithub开源项目算法分类自然语言处理计算机视觉
本文系统梳理了扩散模型的最新进展,涵盖算法和应用分类,包括计算机视觉、自然语言处理及医疗图像重建等领域。项目持续更新,整合最新研究成果。读者将收获从无监督学习到高分辨率图像生成及多模态学习的丰富知识,掌握这一前沿技术。
stable-diffusion-multi-user - 基于Stable Diffusion的多用户AI绘图服务器部署方案
API部署GPU服务器GithubStable Diffusion多用户开源项目负载均衡
这是一个基于Stable Diffusion的多用户AI绘图服务器项目,提供自动扩展、负载均衡和WebUI扩展API支持。项目包含Django API、Runpod Serverless和Replicate三种部署方案,支持多用户队列、模型切换、civitai模型和Lora等功能。开发者可以基于此项目构建自定义UI、社区功能和账户系统。
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。
mvdream-sd2.1-diffusers - 基于多视图扩散的开源3D生成模型框架
3D生成DiffusersGithubHuggingfaceMVDream人工智能多视角扩散开源项目模型
MVDream-sd2.1-diffusers是一个开源的3D内容生成框架,基于多视图扩散技术。该项目将MVDream模型移植到Diffusers库中,实现了多视角3D生成功能。通过文本提示,用户可以创建高质量的3D模型,适用于创意设计和虚拟内容制作。项目在GitHub上提供示例代码,方便快速上手。框架设计时考虑了伦理因素,避免生成具有敌意或冒犯性的内容。
stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术
Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型,可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调,兼容Diffusers库及多种用户界面,强调安全性并配备NSFW检查器,适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计,具有高效的生成性能。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型(LLM)与文本到图像扩散模型结合,提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求,生成中间表示如图像布局,最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型,用户可自行设置实现自托管,从而节约API调用成本。项目更新频繁,包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
stable-diffusion-deploy - 开源项目助力AI艺术生成模型的部署与扩展
AI绘图GithubLightning AppsMuseStable Diffusion开源项目生产环境部署
项目利用Lightning Apps框架,演示了稳定扩散模型在实际生产环境中的部署流程。核心功能涵盖负载均衡、GPU推理加速、性能评估及微服务协调。通过整合多租户架构、React.js界面、动态GPU处理和弹性扩展等技术,该项目为AI艺术创作领域提供了一套完整的开源解决方案。
RunDiffusion - 专业云端AI绘图平台 集成多款开源应用
AI工具AI绘图Stable Diffusion云服务图像生成开源AI工具
RunDiffusion为AI绘图爱好者和专业人士提供云端平台,集成Automatic1111、Fooocus、ComfyUI等多款开源应用。用户可在90秒内获得私人工作空间,无需编码即可开始创作。平台采用按需付费,提供高性能GPU和50多个预加载模型,大幅提升AI艺术创作效率。无论是初学者还是专家,都能在此找到合适的AI绘图工具。
awesome-diffusion-categorized - 收集并分类了使用扩散模型实现的图像修复和增强技术
ColorizationDiffusion ModelFace RestorationGenerative DiffusionGithubImage Restoration开源项目
该项目收集并分类了使用扩散模型实现的图像修复和增强技术,包括图像复原、色彩化、面部修复、虚拟试穿和文本引导编辑等。所提供的研究项目和代码链接便于用户快速查找和应用这些前沿的图像处理技术。
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。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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