fast-DiT

改进PyTorch实现的可扩展扩散模型转换器

DiT 扩散模型 Transformer 图像生成 PyTorch Github 开源项目

fast-DiT 项目提供了扩散模型转换器（DiT）的改进 PyTorch 实现。该项目包含预训练的类条件 DiT 模型、Hugging Face Space 和 Colab 笔记本，以及优化的训练脚本。通过采用梯度检查点、混合精度训练和 VAE 特征预提取等技术，显著提升了训练速度和内存效率。这一实现为研究人员和开发者提供了探索和应用扩散模型的有力工具。

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介绍相关项目

fastsdcpu - CPU优化的Stable Diffusion，提高图像生成效率

Adversarial Diffusion DistillationFastSD CPUGithubLatent Consistency ModelsOpenVINOStable Diffusion开源项目

FastSD CPU 是一种基于 Latent Consistency Models 和 Adversarial Diffusion Distillation 的增强型 Stable Diffusion 版本，专为提升 CPU 上的图像生成速度。它提供桌面 GUI、WebUI 和 CLI 接口，兼容 Windows、Linux、Mac 和 Android 系统，支持 256、512、768、1024 分辨率图像，并集成 OpenVINO 加速功能，显著提高推理速度和内存优化。

torchdistill - 模块化深度学习知识蒸馏框架

GithubPyYAMLtorchdistill开源项目模型训练深度学习知识蒸馏

torchdistill是一款模块化的深度学习知识蒸馏框架，通过编辑yaml文件即可设计实验，无需编写Python代码。支持提取模型中间表示，方便进行可重复的深度学习研究。通过ForwardHookManager，无需修改模型接口即可提取数据。支持从PyTorch Hub导入模块，并包含多种范例代码及预训练模型，适用于图像分类、目标检测、语义分割和文本分类等任务。

LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer

GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer

LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。

Megatron-DeepSpeed - 分布式训练框架助力大规模语言模型预训练

DeepSpeed配置GPT预训练GithubMegatron-DeepSpeed分布式训练开源项目预处理数据

Megatron-DeepSpeed是一个集成DeepSpeed的大规模语言模型预训练框架。它支持多GPU和多节点分布式训练,提供数据预处理、预训练、微调和下游任务评估等完整流程。该框架针对BERT、GPT等模型优化,实现高效大规模训练。集成DeepSpeed的流水线并行和ZeRO-DP技术,进一步提升训练效率和灵活性。

DALLE2-pytorch - Pytorch实现的OpenAI DALL-E 2

DALL-E 2GithubPytorch开源项目文本到图像神经网络自监督学习

DALL-E 2的Pytorch实现由OpenAI开发，采用先进的神经网络技术将文本描述转化为高质量图像。本版本特别优化扩散先验网络，提供高性能的模型变体。开源项目鼓励开发者通过GitHub和Hugging Face参与贡献，并在Discord社区进行交流和支持。

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。

F5-TTS - 提高训练和推理速度的先进文本到语音转换系统

E2 TTSF5-TTSGithub开源项目推理数据集训练

项目F5-TTS利用Diffusion Transformer和ConvNeXt V2技术，显著提升了训练和推理速度。支持生成最长30秒的音频，并通过Sway Sampling技术优化推理性能。用户可以自定义数据集，并使用多GPU和fp16配置加速训练。提供单次推理、语音编辑和批量推理功能，并支持通过Gradio App进行操作。多种测试数据集和评估工具确保模型表现稳定高效。

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。

hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型

GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知

HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer，模型大小减小至原来的3.7倍，且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer，大幅降低搜索成本，并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务，并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。

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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