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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

fast-stable-diffusion - fast-stable-diffusion：Paperspace上的A1111、ComfyUI和DreamBooth集成

A1111ComfyUIDreamBoothGithubPaperspacefast-stable-diffusion开源项目

fast-stable-diffusion项目整合了AUTOMATIC1111 Webui、ComfyUI和DreamBooth，旨在提升稳定扩散技术的效率和效果。特别感谢Scenario和Paperspace的赞助支持。点击了解更多关于DreamBooth和实现细节。

stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像AI生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练，可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究，但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供，但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。

MedSegDiff - 创新医学图像分割框架

GithubMedSegDiff人工智能医学图像分割开源项目扩散模型深度学习

MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架，基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件，MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图，并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性，在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务，包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等，并提供详细使用说明和示例。

clip-guided-diffusion - 文本生成图像，多功能扩散模型

AI绘图CLIP Guided DiffusionGithubKatherine Crowsonpyglide图像生成开源项目

CLIP Guided Diffusion项目提供文本生成图像功能，支持多种参数和提示词权重设置。此项目采用高效扩散模型，通过命令行或Python接口操作，支持GPU加速，提供丰富的图像尺寸和调校选项，适合生成高质量多样化的视觉内容。

stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型，实现高质量图像创作

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习

Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型，通过595k步fine-tuning优化，能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域，但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途，不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。

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-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。

LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术突破图像处理新境界

AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散

LayerDiffuse是一个开源图像处理项目，专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台，未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码，为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具，LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。

testSCG-Anatomy-Flux1 - 文本到图像生成功能及稳定扩散技术概览

AI绘图GithubHuggingfaceSafetensorsstable-diffusion开源项目模型模型下载生成艺术

项目特色在于结合黑森林实验室的FLUX.1基础模型，采用LoRA和diffusers技术以实现高效的文本到图像转换。支持Safetensors格式的模型权重下载，能够处理多领域的图像生成任务，适用于视觉设计和创意行业。通过应用先进技术，提升图像生成的性能和可靠性。

stable-diffusion-2 - 高分辨率文本到图像生成模型

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v2是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成工具，支持768x768高分辨率输出。该模型采用OpenCLIP-ViT/H文本编码器，在LAION-5B数据集上训练而成。它提供多个预训练检查点，包括基础模型、深度条件模型和放大模型，适用于艺术创作、设计和研究等领域。Stable Diffusion v2在图像生成质量和多样性方面有显著提升，为AI图像创作提供了新的可能。

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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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