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DiffusionKit

为Apple Silicon优化的扩散模型推理框架

DiffusionKitCore MLMLXAI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。

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介绍相关项目
RunDiffusion - 云端快速实现AI艺术创作，无需代码
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RunDiffusion 提供无需代码的云端AI工具，支持 Multiple AI应用如 Automatic1111、Fooocus 和 ComfyUI。用户在90秒内即可获得私人工作空间，利用高速GPU配置，适合创作者和企业灵活生成高质量图像，按需付费。
DiffusionAIArt - AI图像生成与处理的创意社区平台
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DiffusionAIArt为创作者提供AI驱动的图像生成和处理工具。平台支持文本转图像、图像增强、放大和风格迁移等功能,还能生成透明图层和进行超分辨率处理。作为创意社区,用户可在此分享、探索和讨论AI生成的艺术作品,激发创意灵感。DiffusionAIArt致力于简化AI艺术创作流程,为用户提供丰富的创作选择。
stable-diffusion.cpp - 纯C/C++实现的Stable Diffusion推理，支持多种模型和内存优化
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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。
DiffSynth-Studio - 多功能扩散模型引擎 支持长视频合成与图像生成
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DiffSynth Studio是一款开源的扩散模型引擎，整合了ExVideo、Stable Diffusion 3和Kolors等多种AI模型。该引擎支持长视频合成、高分辨率图像生成、卡通渲染和视频风格化等功能。项目持续更新，重点探索扩散模型在视频合成领域的应用潜力。
Awesome-Diffusion-Models - 扩散模型资源与研究的全面综述
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AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
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该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术，以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩，从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇，体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
DucHaiten-AIart-SDXL_v3 - SDXL模型驱动的AI艺术生成工具
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DucHaiten-AIart-SDXL_v3是基于Diffusers库开发的AI艺术生成工具。该项目采用SDXL模型，提供图像生成功能。由于项目信息有限，具体特性和应用场景尚待进一步了解。该工具可能为AI艺术创作提供新的技术支持，但其实际效果和影响还需要更多实践验证。
BentoDiffusion - 如何使用BentoML部署和运行Stable Diffusion模型的教程
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本项目示例展示如何使用BentoML部署和运行Stable Diffusion模型，适用于图像生成和操作系统应用开发。需具备Python 3.9+和BentoML基础知识，并可利用Nvidia GPU进行本地测试。内容涵盖依赖安装、服务运行和BentoCloud部署，提供多个模型选择如ControlNet、Latent Consistency Model和Stable Diffusion 2等。
Diffusers_IPAdapter - 基于Diffusers的多功能IPAdapter实现
AI绘图DiffusersGithubIPAdapter图像处理开源项目深度学习
Diffusers_IPAdapter是基于Hugging Face Diffusers的IPAdapter模型实现。该项目支持多输入图像处理、权重调整和负面图像输入，提供了统一的IPAdapter类接口。其简洁的代码结构便于维护，使用户能轻松实现高质量图像生成和编辑。这一工具适合需要精细控制图像生成的研究人员和开发者使用。
stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型
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Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。
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