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Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy

扩散模型的全面方法与应用概述

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。

diffusion-nbs - 扩散模型入门资源集合
AIGithub图像生成开源项目扩散模型机器学习深度学习
diffusion-nbs项目是一个专注于扩散模型的入门资源集合。该项目提供了一系列教程和Jupyter notebooks示例,旨在帮助初学者和研究人员理解扩散模型的基本概念。内容涵盖了扩散过程的原理和实践应用,为学习者提供了扎实的基础知识,并展示了如何在各种场景中应用这一技术。
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。
Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述
Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成
该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数,即可在短时间内完成训练,并减少存储需求。项目还支持多概念组合,附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
diffusion-models-class - 掌握扩散模型从理论到实践的全面课程
AI绘图GithubHugging FacePyTorch开源项目扩散模型深度学习
Hugging Face推出的扩散模型免费课程涵盖理论研究和实践应用。课程内容包括使用Diffusers库生成图像和音频、训练和微调扩散模型、探索条件生成和引导技术、创建自定义模型管道等。适合具备Python和深度学习基础的学习者,提供全面的扩散模型学习体验。
diffusion-classifier - 利用大规模文本到图像生成模型实现零样本分类
Diffusion ClassifierGithubICCV 2023Stable Diffusionzero-shot分类开源项目生成模型
本项目展示了如何利用大型文本图像生成模型如Stable Diffusion进行零样本分类,无需额外训练。该生成分类方法在多项基准测试中表现优越,超过其他扩散模型的知识提取方法。通过从ImageNet的类条件扩散模型中提取标准分类器,该模型即使在仅使用弱增强的情况下也表现出强大的分类性能和分布转移的稳健性。本研究推进了生成模型在下游任务中的应用,是对多模态组合推理能力的重要探索。
DiffusionFromScratch - 实践教程:从零构建和训练稳定扩散模型
GithubStable DiffusionUNet图像生成开源项目教程机器学习
DiffusionFromScratch是一个开源项目,提供精简代码库用于重建稳定扩散模型。项目特点包括单Python脚本实现、支持MNIST和CelebA数据集训练,以及提供多个Colab笔记本。这些笔记本涵盖模型架构探索、UNet模型构建和基于文本生成MNIST图像等内容。项目还展示了演示输出和音乐视频生成示例,为学习稳定扩散模型提供了实用资源。
k-diffusion - 扩散模型框架支持多种采样算法和模型架构
GithubPyTorchk-diffusiontransformer开源项目注意力机制生成模型
k-diffusion是一个基于PyTorch的扩散模型实现框架。它支持分层Transformer模型、多种采样算法和Min-SNR损失加权。该框架提供模型包装器、CLIP引导采样功能,以及对数似然、FID和KID等评估指标的计算。k-diffusion为扩散模型研究和应用提供了实用工具。
HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。
modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架
GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计
Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架,为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数,并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景,适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。
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