DiffusionKit

为Apple Silicon优化的扩散模型推理框架

DiffusionKit Core ML MLX AI绘图图像生成 Github 开源项目

DiffusionKit是一个针对Apple Silicon芯片优化的扩散模型工具包。该项目包含用于将PyTorch模型转换为Core ML格式的Python组件，以及用于设备端推理的Swift组件。通过集成MLX，DiffusionKit实现了高效的图像生成，并为Stable Diffusion 3和FLUX等模型提供了简洁的命令行和API接口。这一工具为在苹果设备上进行AI图像生成研究和应用开发提供了实用解决方案。

Github

Huggingface

介绍相关项目

ComfyUI-Diffusers - ComfyUI中集成Hugging Face Diffusers和Stream Diffusion的扩展节点

AI绘图ComfyUIDiffusersGithubStreamDiffusion开源项目自定义节点

ComfyUI-Diffusers是一个ComfyUI的自定义节点扩展，集成了Hugging Face Diffusers模块和Stream Diffusion功能。此扩展支持实时图像生成，并可与VideoHelperSuite配合实现视频到视频的转换。通过提供多种工作流程和自定义节点，如DiffusersPipelineLoader和StreamDiffusionSampler，ComfyUI-Diffusers增强了ComfyUI的图像处理能力，为开发者提供了更多高级选项。

Diffusion4D - 视频扩散模型实现快速生成时空一致4D内容

3D转4D4D生成Diffusion4DGithub大规模动态3D数据集开源项目视频扩散模型

Diffusion4D是一个基于视频扩散模型的开源项目，专注于生成时空一致的4D内容。该项目整合了大规模动态3D数据集、先进渲染技术和扩散模型，实现了图像、文本和3D模型到4D内容的转换。项目提供了数据集准备指南和渲染脚本，为计算机视觉和图形学研究提供了有价值的资源。Diffusion4D在4D内容生成领域展现了新的可能性，对相关技术发展具有推动作用。

pytorch-stable-diffusion - 从零完成Stable Diffusion的PyTorch实现

该项目通过PyTorch从头实现Stable Diffusion，包括权重和tokenizer文件的下载链接，以及微调模型的下载指南。特别感谢多个相关开源项目的支持，完善此实现。

DRLX - 强化学习框架优化扩散模型

DRLXGithubStable Diffusion分布式训练开源项目强化学习扩散模型

DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成，支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型，实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计，训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能，为扩散模型研究提供了全面的工具集。

lutDiffusion_v09Beta - LUT与Stable Diffusion结合的图像生成技术

GithubHuggingfaceLUT-Diffusion开源项目技术热点文字转图像模型稳定扩散

此开源项目融合Stable Diffusion与色彩查找表（LUT）技术，作为一款文本到图像生成工具。通过Huggingface的API，用户能够进行色彩转换，生成复古风格的高质量影像。该工具在图像生成中展现出良好的应用潜力，适用于艺术创作与商业设计。

stable-diffusion-2-1-base-custom - 基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型用于图像生成

AI绘图Custom DiffusionGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型深度学习

stable-diffusion-2-1-base-custom是基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型，采用Custom Diffusion技术训练。该模型支持diffusers库，能够将文本转换为高质量图像。开发者可以通过Python代码调用模型进行图像生成。作为开源项目，它为AI艺术创作和图像生成应用提供了有力支持。然而，模型的具体训练数据和潜在局限性尚未明确。

tree-diffusion - 基于扩散模型的语法树生成框架

GithubPython依赖Tree Diffusion开源项目模型权重训练评估

Tree Diffusion 是一个开源的深度学习框架，专注于高效生成语法树。该框架结合了扩散模型和变异策略，能在复杂语法约束下快速生成有效的树结构。项目提供完整代码库、预训练模型和使用指南，支持多种编程语言和自定义语法。Tree Diffusion 在程序合成、代码生成和自然语言处理等领域具有广泛应用前景，为研究人员和开发者提供了强大的工具。

stable-diffusion-v1-4 - 先进的AI文本转图像模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目扩散模型文本生成图像模型深度学习

Stable Diffusion v1-4是一个基于潜在扩散技术的AI模型,能将文本描述转化为高质量图像。它结合自动编码器和CLIP文本编码器,在大规模数据集上训练,可生成多样化的写实和艺术风格图像。该模型为研究人员和创意工作者提供了新的视觉创作工具,开启了AI辅助艺术创作的可能性。但值得注意的是,模型存在一些局限性,如无法生成可读文本,且在复杂组合任务上表现不佳。

denoising-diffusion-pytorch - 生成模型新方法：Pytorch中的Denoising Diffusion

Denoising Diffusion Probabilistic ModelGithubLangevin采样Pytorch开源项目扩散模型生成建模

Denoising Diffusion Probabilistic Model在Pytorch中的实现，通过去噪得分匹配估计数据分布梯度，并使用Langevin采样生成样本。这种方法可能成为GANs的有力竞争者。项目支持多GPU训练，提供详细的安装和使用指南，是研究人员和开发者的高效工具，支持1D序列数据和图像数据的生成和训练。

相关项目

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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