k-diffusion

扩散模型框架支持多种采样算法和模型架构

k-diffusion 生成模型 PyTorch transformer 注意力机制 Github 开源项目

k-diffusion是一个基于PyTorch的扩散模型实现框架。它支持分层Transformer模型、多种采样算法和Min-SNR损失加权。该框架提供模型包装器、CLIP引导采样功能，以及对数似然、FID和KID等评估指标的计算。k-diffusion为扩散模型研究和应用提供了实用工具。

Awesome-Diffusion-Models - 扩散模型资源与研究的全面综述

Diffusion ModelsGithub图像生成开源项目数据生成机器学习自然语言处理

提供全面的扩散模型资源与研究论文，包括入门帖子、视频、讲座和教程笔记本。涵盖图像生成、分类、分割、音频处理和自然语言处理等应用领域，适用于机器学习和深度学习研究者。访问本页，获取更多详细信息与最新进展，提升对扩散模型的理解与应用。

diffusion-nbs - 扩散模型入门资源集合

AIGithub图像生成开源项目扩散模型机器学习深度学习

diffusion-nbs项目是一个专注于扩散模型的入门资源集合。该项目提供了一系列教程和Jupyter notebooks示例，旨在帮助初学者和研究人员理解扩散模型的基本概念。内容涵盖了扩散过程的原理和实践应用，为学习者提供了扎实的基础知识，并展示了如何在各种场景中应用这一技术。

swift-diffusion - Swift重新实现的Stable Diffusion模型

AI绘图GithubStable DiffusionSwift Diffusion开源项目深度学习移动设备优化

Swift重新实现的单文件Stable Diffusion模型，包含CLIP文本处理、UNet扩散和解码器等核心组件。项目致力于在移动设备上运行Stable Diffusion，通过内存优化和性能提升，实现与原始Python版本相当的效果。目前已完成主要模型移植，为移动AI应用开发提供新的可能。

HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法

AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率

HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法，无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务，适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务，为图像生成提供更高质量和效率。

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。

tree-diffusion - 基于扩散模型的语法树生成框架

GithubPython依赖Tree Diffusion开源项目模型权重训练评估

Tree Diffusion 是一个开源的深度学习框架，专注于高效生成语法树。该框架结合了扩散模型和变异策略，能在复杂语法约束下快速生成有效的树结构。项目提供完整代码库、预训练模型和使用指南，支持多种编程语言和自定义语法。Tree Diffusion 在程序合成、代码生成和自然语言处理等领域具有广泛应用前景，为研究人员和开发者提供了强大的工具。

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。

custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法

Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型

该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。

stable-diffusion-3-tiny-random - 精简版Stable Diffusion 3模型助力AI开发调试与实验

DiffusersGithubHuggingfacestable-diffusion-3图像生成开源项目模型模型调试深度学习

stable-diffusion-3-tiny-random是基于Stable Diffusion 3的精简版模型，专为AI开发调试和快速实验设计。该项目采用小型模型结构和随机初始化参数，保留原始模型核心功能。它为开发者提供轻量级环境，便于进行测试、优化和创新，无需大量计算资源。这一工具适合深度学习研究人员和AI艺术家快速验证概念和调试算法。

flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术

Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型

Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA，在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数，适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络，能够显著减少采样步骤，同时保持高质量的图像生成效果。

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