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fast-DiT

改进PyTorch实现的可扩展扩散模型转换器

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。

diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑
Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉
diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架,用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型,支持FFHQ、LSUN等数据集,实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本,为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。
micro_diffusion - 低成本训练大规模扩散模型的开源方案
Githubdiffusion models低成本大规模模型开源开源项目模型训练
micro_diffusion是一个开源项目,旨在提供低成本训练大规模扩散模型的方法。该项目计划发布完整训练代码和模型检查点,为研究人员和AI爱好者提供实验资源。通过降低研究门槛,micro_diffusion有望促进扩散模型领域的广泛参与和创新。
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。
video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破
GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成
video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构,将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好,为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。
DiffusionFromScratch - 实践教程:从零构建和训练稳定扩散模型
GithubStable DiffusionUNet图像生成开源项目教程机器学习
DiffusionFromScratch是一个开源项目,提供精简代码库用于重建稳定扩散模型。项目特点包括单Python脚本实现、支持MNIST和CelebA数据集训练,以及提供多个Colab笔记本。这些笔记本涵盖模型架构探索、UNet模型构建和基于文本生成MNIST图像等内容。项目还展示了演示输出和音乐视频生成示例,为学习稳定扩散模型提供了实用资源。
diffusion-models-class - 掌握扩散模型从理论到实践的全面课程
AI绘图GithubHugging FacePyTorch开源项目扩散模型深度学习
Hugging Face推出的扩散模型免费课程涵盖理论研究和实践应用。课程内容包括使用Diffusers库生成图像和音频、训练和微调扩散模型、探索条件生成和引导技术、创建自定义模型管道等。适合具备Python和深度学习基础的学习者,提供全面的扩散模型学习体验。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法
CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速
DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件,主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播,适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本,提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率,DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。
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。
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