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扩散模型的全面方法与应用概述

Diffusion Models ACM Computing Surveys 算法分类计算机视觉自然语言处理 Github 开源项目

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。

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论文

介绍相关项目

HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集

DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成

HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法，包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术，支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能，为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。

normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成

3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习

Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。

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。

swift-coreml-diffusers - Swift应用中集成Core ML实现Stable Diffusion模型

Core MLGithubStable DiffusionSwiftiOSmacOS开源项目

swift-coreml-diffusers项目展示如何在Swift应用中集成Apple的Core ML Stable Diffusion实现。该应用支持macOS和iOS设备，采用DPM-Solver++调度器提高性能。首次启动时自动下载量化Core ML模型，可利用CPU、GPU和Neural Engine加速。项目适合快速迭代开发，也可作为在Apple设备上实现AI图像生成的示例代码。

DiffusionMat - 创新图像抠图的序列细化学习方法

DiffusionMatGithubalpha遮罩三元图图像抠图开源项目扩散模型

DiffusionMat是一种新型图像抠图框架,利用扩散模型实现从粗略到精细alpha遮罩的过渡。它将图像抠图视为序列细化学习过程,通过对trimaps添加噪声并迭代去噪来引导预测。框架的主要创新包括校正模块和Alpha可靠性传播技术,旨在提高抠图精度和一致性。DiffusionMat还采用了专门的损失函数来优化alpha遮罩的边缘精度和区域一致性。在多个图像抠图基准测试中,该方法展现出优于现有技术的性能。

diffusiondb - 大规模文本生成图像数据集，促进多领域研究

DiffusionDBGithubStable Diffusion开源项目数据集文本生成图像生成模型

DiffusionDB 是一个大规模文本生成图像数据集，包含1400万张由Stable Diffusion生成的图像，以真实用户的提示和超参数为基础。该数据集为研究生成模型与提示词的关系、检测深度伪造和设计人机交互工具提供了丰富资源，分为 DiffusionDB 2M 和 DiffusionDB Large 两个子集，满足不同需求。模块化的数据集结构使得用户可以高效加载所需部分。

StreamMultiDiffusion - 基于区域语义控制的实时交互式图像生成

GithubStable Diffusion 3StreamMultiDiffusion实时生成开源项目文本到图像语义控制

StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复，能够显著降低生成延迟，适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。

distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成

DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率

DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。

autoregressive-diffusion-pytorch - 自回归扩散模型：无向量量化的图像生成方法

GithubPyTorch图像生成开源项目深度学习神经网络自回归扩散

autoregressive-diffusion-pytorch是一个基于PyTorch的自回归扩散模型实现，源自'Autoregressive Image Generation without Vector Quantization'论文。模型支持序列和图像输入，无需向量量化即可生成高质量图像。项目提供简洁API接口，包含详细使用说明和示例代码，适合研究人员和开发者探索自回归扩散模型。

papers - 研究论文的分类和评论平台，帮助理解最新学术进展

Computational PathologyDiffusion ModelsGithub人工智能开源项目模型解释生存分析

该平台包含对超过410篇研究论文的分类、注释和评论，涵盖不确定性估计、组合法、随机梯度MCMC和变分推断等多个领域。用户可以通过详细的评论和分类，快速了解关键领域的最新研究成果。平台还包括30篇特别有趣的论文列表，以及对重要文献的分析方法和统计数据。主要关键词包括研究论文分类、机器学习、深度学习、医疗健康、人脸识别和视觉跟踪等。每篇论文的评论旨在帮助用户深入理解复杂的研究问题，提升学术知识储备。

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