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灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架

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。

Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总
Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率
本项目汇总了扩散模型在图像处理领域的最新研究进展,涵盖图像复原、增强、编码和质量评估等方面。重点关注图像超分辨率、修复和去噪等任务,提供全面的调查报告和定期更新的研究成果。项目收录了大量相关开源代码和数据集资源,为研究人员提供了重要的参考信息。
Score-Entropy-Discrete-Diffusion - 基于数据分布比率估计的离散扩散模型
GithubPyTorch实现开源项目离散扩散模型训练代码采样策略预训练模型
Score-Entropy-Discrete-Diffusion 是一个基于 PyTorch 实现的离散扩散模型项目。它通过估计数据分布比率来生成文本,包含噪声调度、前向扩散过程、采样策略和模型架构等模块。该项目支持使用预训练模型,提供条件和非条件文本生成功能,并为离散数据生成研究提供了新思路。项目结构模块化,便于进一步研究和应用开发。
FastDiff - 高效生成高保真语音的快速条件扩散模型
FastDiffGithubPyTorch开源项目条件扩散模型语音合成高保真语音合成
FastDiff项目实现了一种高效生成高保真语音的条件扩散模型。该项目在GitHub上提供了开源实现和预训练模型,支持包括LJSpeech、LibriTTS和VCTK在内的多种数据集。适用于语音合成和神经语音编解码等任务,并支持多GPU并行训练。项目还提供了详细的推理和训练指南,以及预处理工具和训练配置示例。FastDiff代码参考了NATSpeech和Tacotron2等项目,广泛适用于研究和实际应用。
easydiffusion - AI图像生成工具
AI图像生成Easy DiffusionGithubStable Diffusion开源项目技术支持热门用户体验
Easy Diffusion 3.0提供一键安装,无需技术知识和预装软件,快速入门AI图像创作。全面支持Stable Diffusion模型,新增多种功能如ControlNet、多LoRA文件支持、嵌入式等,适用于Windows、Linux和Mac系统。适合新手和需求高级功能的用户,配备强大的社区支援。
med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型
DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习
med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架,采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法,支持自定义数据集训练,并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。
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。
AsyncDiff - 通过异步去噪实现扩散模型并行加速
AsyncDiffGithub加速推理开源项目异步去噪扩散模型模型并行
AsyncDiff是一种创新的扩散模型加速方案,通过将模型分割并在多设备上异步并行处理来提高效率。这种方法巧妙利用了扩散步骤间的相似性,将顺序去噪转变为异步过程,有效打破了组件间的依赖关系。AsyncDiff不仅大幅降低了推理时间,还保持了生成质量。目前已支持Stable Diffusion、ControlNet和AnimateDiff等多种主流扩散模型。
automatic - 稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现
GithubSD.NextStable Diffusion多平台开源项目扩展功能模型支持
该项目提供了多种后端和用户界面、高级扩展功能,支持多种扩散模型并具有跨平台兼容性。包括文本、图像和视频处理的内置控制,优化处理性能,支持最新的torch技术。具有企业级日志记录和现代化UI,兼容Windows、Linux、MacOS等系统,支持nVidia、AMD和IntelArc等硬件平台。自动更新与依赖管理功能简化了安装和更新过程,确保在多种使用场景下性能最佳。
DiffusionKit - 为Apple Silicon优化的扩散模型推理框架
AI绘图Core MLDiffusionKitGithubMLX图像生成开源项目
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。
PAIR-Diffusion - 多模态对象级图像编辑的开源解决方案
GithubPAIR Diffusion图像编辑多模态对象级别开源项目扩散模型
PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能,可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发,兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现,并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。
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