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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。

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。
Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统
AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换
Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目,专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点,并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器,适用于不同规模的GPU,可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联,系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗,为语音转换技术带来新的可能性。
voltaML-fast-stable-diffusion - 使用AITemplate加速的Stable Diffusion WebUI和API
AITemplateAPIGithubStable DiffusionVoltaMLWebUI开源项目
VoltaML-fast-stable-diffusion是一个使用AITemplate加速的Stable Diffusion WebUI和API,提供简洁易用的界面,支持PyTorch和AITemplate推理,兼容Windows和Linux,并提供详细文档。利用Docker轻松部署,拥有积极的社区支持。
vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架,通过预训练的文字转图像扩散模型,实现多功能且可控的图像生成,无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号,如纵横比和空间引导信号,生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程,使用一组共享参数或约束,支持局部和全局编辑,适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法
CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑
该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子,并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像,利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南,包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容,通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。
DCR - 扩散模型数据复制研究与优化方法分析
Diffusion模型Github开源项目数据复制机器学习生成式AI计算机视觉
DCR项目聚焦扩散模型中的数据复制问题,整合了两篇重要论文的研究成果和代码。项目内容包括数据复制现象分析、缓解策略提出、模型微调指南、推理方法、评估指标计算以及数据集资源。这些研究成果为提升扩散模型的生成质量和原创性提供了重要参考。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
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。
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