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ADI-Stable-Diffusion

基于ONNXRuntime的Stable Diffusion推理框架

ADI-Stable-Diffusion是一个C++库和命令行工具,利用ONNXRuntime加速Stable Diffusion模型推理。该项目具有小巧的包体积和高性能,支持多种采样方法和调度器,适用于不同版本的Stable Diffusion模型。它为开发者提供了便捷的工程部署方案,可用于构建灵活的图像生成和编辑应用。

x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编
GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署
该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术,旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试,用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具,用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行,提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。
stable-diffusion.cpp - 纯C/C++实现的Stable Diffusion推理,支持多种模型和内存优化
Control NetESRGANGithubPhotoMakerggmlstable-diffusion.cpp开源项目
该项目基于ggml实现了轻量级纯C/C++的Stable Diffusion推理,支持SD1.x至SD3的多种模型,包括SD-Turbo和PhotoMaker。项目特色有16位和32位浮点支持、4至8位整数量化、CPU和GPU加速、Flash Attention内存优化及多平台兼容。用户可以下载可执行文件或选择手动构建,并且无需转换为.ggml或.gguf格式。
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。
ml-stable-diffusion - 在Apple设备上实现高效稳定的AI图像生成
AI绘图Core MLGithubStable Diffusion开源项目性能优化模型转换
ml-stable-diffusion是一个开源项目,旨在优化Stable Diffusion模型在Apple设备上的运行。它包含用于模型转换的Python工具和用于iOS/macOS应用集成的Swift包。通过权重压缩等技术,该项目显著提升了性能和内存效率,使开发者能够在Apple平台应用中实现高质量的AI图像生成。
stable-diffusion-3-tiny-random - 精简版Stable Diffusion 3模型助力AI开发调试与实验
DiffusersGithubHuggingfacestable-diffusion-3图像生成开源项目模型模型调试深度学习
stable-diffusion-3-tiny-random是基于Stable Diffusion 3的精简版模型,专为AI开发调试和快速实验设计。该项目采用小型模型结构和随机初始化参数,保留原始模型核心功能。它为开发者提供轻量级环境,便于进行测试、优化和创新,无需大量计算资源。这一工具适合深度学习研究人员和AI艺术家快速验证概念和调试算法。
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-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。
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。
swift-diffusion - Swift重新实现的Stable Diffusion模型
AI绘图GithubStable DiffusionSwift Diffusion开源项目深度学习移动设备优化
Swift重新实现的单文件Stable Diffusion模型,包含CLIP文本处理、UNet扩散和解码器等核心组件。项目致力于在移动设备上运行Stable Diffusion,通过内存优化和性能提升,实现与原始Python版本相当的效果。目前已完成主要模型移植,为移动AI应用开发提供新的可能。
Stable Diffusion API - 全面的AI图像生成和模型训练API服务
AI工具AI绘图APIStable Diffusion图像生成模型训练
Stable Diffusion API平台提供多样化的AI图像生成和模型训练服务。开发者可通过API轻松集成文本生成图像、图像编辑等功能,无需高端硬件即可使用。平台拥有丰富的预训练模型,支持先进的微调技术,并提供企业级服务。作为众多公司的选择,该平台为AI图像应用开发提供了便捷解决方案。
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