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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Huggingface

介绍相关项目

FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎高性能支持

CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化

FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载，同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理，并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer，该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员，能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队，这是一个值得考虑的开源选择。

GPTFast - Hugging Face Transformers模型推理加速工具

GPTFastGithubHugging Face开源项目推理加速量化静态键值缓存

GPTFast是一个为Hugging Face Transformers模型优化推理速度的开源Python库。它集成了多种加速技术,如静态键值缓存、int4量化和推测解码,可将模型推理速度提升7.6-9倍。GPTFast支持torch.compile、int8量化、GPTQ int4量化等优化方法,通过简单的API调用即可应用于各类Hugging Face模型。该项目持续更新,未来计划引入更多先进的加速技术。

vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升

GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计

VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型，采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本，旨在通过增强模型结构和训练机制，有效提升语音自然度和特征相似性，同时显著降低对音素转换的依赖，从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频，支持开箱即用的转换学习。

LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力

GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目

本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。

DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术

DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型

DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术，通过激活浅层扩散机制，提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种，实现了保持语音自然度的同时，进行灵活的语音控制，包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景，为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。

edm2 - 优化扩散模型训练动态的创新技术

EDM2GithubPyTorch图像生成开源项目扩散模型训练动态

EDM2项目开发了改进扩散模型训练动态的新方法。通过重新设计网络层来维持激活、权重和更新幅度的期望值，该方法显著提高了模型效果。在ImageNet-512图像合成中，EDM2使FID得分从2.41提升到1.81。项目还引入了训练后调整指数移动平均(EMA)参数的技术，可精确设置EMA长度，为模型优化开辟新途径。

stable-diffusion-docker - 多功能 GPU 加速的 Stable Diffusion Docker 容器

DockerGPUGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目模型

Stable Diffusion Docker 容器在支持 CUDA 的 GPU 上运行，通过官方模型实现高质量图像生成。支持从文本生成图像、图像修改、深度引导和图像修复等功能，适用多种应用场景。最低要求 8GB VRAM 的 GPU，并提供设备选择和内存优化选项。详细使用指南和示例帮助用户快速入门。

detr - Transformer架构重塑目标检测流程

DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉

DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题，在COCO数据集上达到42 AP的性能表现，同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构，实现了图像的高效并行处理，大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型，便于研究人员进行深入探索和实际应用。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法

CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间

Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。

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。

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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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