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。

stable-diffusion-v1-5 - 先进的AI文本到图像生成模型

GithubHuggingfacediffusers人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响

Stable Diffusion v1.5是一款基于扩散技术的文本到图像生成模型。该模型能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像，适用于艺术创作、设计辅助等多个领域。通过简单的文本提示词，用户可以控制图像生成过程。Stable Diffusion v1.5在图像质量和多样性方面较前代有显著提升，为AI图像生成领域提供了有力支持。

fish-diffusion - 开源框架简化TTS、SVS和SVC模型开发

AI模型Fish DiffusionGithub多说话人开源项目语音合成

Fish Diffusion是一个开源的语音合成训练框架，专注于TTS、SVS和SVC任务。基于扩散模型，它支持多说话人合成和44.1kHz高品质输出。该项目优化了代码结构，提高了训练效率，并提供完整的环境配置和使用指南。Fish Diffusion适合研究人员和开发者探索语音合成技术，同时强调负责任的AI应用。项目特点包括简化的代码结构、多设备训练支持和半精度训练，有助于提高开发效率和降低资源消耗。此外，还提供了详细的数据集准备和模型训练指南，便于用户快速上手。

diffusion-classifier - 利用大规模文本到图像生成模型实现零样本分类

Diffusion ClassifierGithubICCV 2023Stable Diffusionzero-shot分类开源项目生成模型

本项目展示了如何利用大型文本图像生成模型如Stable Diffusion进行零样本分类，无需额外训练。该生成分类方法在多项基准测试中表现优越，超过其他扩散模型的知识提取方法。通过从ImageNet的类条件扩散模型中提取标准分类器，该模型即使在仅使用弱增强的情况下也表现出强大的分类性能和分布转移的稳健性。本研究推进了生成模型在下游任务中的应用，是对多模态组合推理能力的重要探索。

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。

foldingdiff - Protein生成和优化的扩散模型工具

CATH数据集GithubPyTorch Lightningfoldingdiff开源项目扩散模型蛋白质生成

使用扩散模型生成新的蛋白骨架结构。提供详细的安装、数据下载和模型训练指南，支持预训练模型的加载和采样。评估生成骨架的设计性能和结构一致性，适合具备Python和PyTorch基础的研发人员使用，通过浏览器便捷地生成蛋白质结构。

clip-guided-diffusion - 文本生成图像，多功能扩散模型

AI绘图CLIP Guided DiffusionGithubKatherine Crowsonpyglide图像生成开源项目

CLIP Guided Diffusion项目提供文本生成图像功能，支持多种参数和提示词权重设置。此项目采用高效扩散模型，通过命令行或Python接口操作，支持GPU加速，提供丰富的图像尺寸和调校选项，适合生成高质量多样化的视觉内容。

awesome-stable-diffusion - 针对Stable Diffusion人工智能模型全面的资源与软件指南

AI模型GUI界面GithubStable Diffusion人工智能绘图开源项目资源库

awesome-stable-diffusion是一个针对Stable Diffusion人工智能模型的综合性资源和软件集合，提供一系列从GUI到CLI界面的安装指南，并支持NVIDIA GPU、Apple Silicon和AMD GPU等多平台。项目不仅提供必要的模型权重文件，还详述如何运行模型，同时提供多种经过更新和维护的分支版本，满足用户对功能和性能的不同需求。

stable-diffusion-v1-4 - 先进的AI文本转图像模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目扩散模型文本生成图像模型深度学习

Stable Diffusion v1-4是一个基于潜在扩散技术的AI模型,能将文本描述转化为高质量图像。它结合自动编码器和CLIP文本编码器,在大规模数据集上训练,可生成多样化的写实和艺术风格图像。该模型为研究人员和创意工作者提供了新的视觉创作工具,开启了AI辅助艺术创作的可能性。但值得注意的是,模型存在一些局限性,如无法生成可读文本,且在复杂组合任务上表现不佳。

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。

stable-diffusion.cpp - 纯C/C++实现的Stable Diffusion推理，支持多种模型和内存优化

Control NetESRGANGithubPhotoMakerggmlstable-diffusion.cpp开源项目

该项目基于ggml实现了轻量级纯C/C++的Stable Diffusion推理，支持SD1.x至SD3的多种模型，包括SD-Turbo和PhotoMaker。项目特色有16位和32位浮点支持、4至8位整数量化、CPU和GPU加速、Flash Attention内存优化及多平台兼容。用户可以下载可执行文件或选择手动构建，并且无需转换为.ggml或.gguf格式。

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