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k-diffusion

扩散模型框架支持多种采样算法和模型架构

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。

LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术 突破图像处理新境界
AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散
LayerDiffuse是一个开源图像处理项目,专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台,未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码,为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具,LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。
Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers图像生成开源项目文本生成图像模型
Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型,适用于文本到图像的转换,为用户提供高质量的生成效果。
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。
stable-diffusion-2-1-base-custom - 基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型用于图像生成
AI绘图Custom DiffusionGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型深度学习
stable-diffusion-2-1-base-custom是基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型,采用Custom Diffusion技术训练。该模型支持diffusers库,能够将文本转换为高质量图像。开发者可以通过Python代码调用模型进行图像生成。作为开源项目,它为AI艺术创作和图像生成应用提供了有力支持。然而,模型的具体训练数据和潜在局限性尚未明确。
diffusiondb - 大规模文本生成图像数据集,促进多领域研究
DiffusionDBGithubStable Diffusion开源项目数据集文本生成图像生成模型
DiffusionDB 是一个大规模文本生成图像数据集,包含1400万张由Stable Diffusion生成的图像,以真实用户的提示和超参数为基础。该数据集为研究生成模型与提示词的关系、检测深度伪造和设计人机交互工具提供了丰富资源,分为 DiffusionDB 2M 和 DiffusionDB Large 两个子集,满足不同需求。模块化的数据集结构使得用户可以高效加载所需部分。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术,以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩,从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇,体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
PAIR-Diffusion - 多模态对象级图像编辑的开源解决方案
GithubPAIR Diffusion图像编辑多模态对象级别开源项目扩散模型
PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能,可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发,兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现,并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。
diffusion-literature-for-robotics - 扩散模型在机器人学研究中的最新进展与应用
Diffusion modelsGithub人工智能图像生成开源项目机器人学深度学习
本项目整理了扩散模型在机器人学领域的前沿研究文献和代码资源,涵盖模仿学习、视频生成等多个研究方向。资源库提供扩散模型入门教程、精选论文摘要和主题分类的机器人扩散论文集,为研究者提供全面参考。项目旨在帮助研究人员了解并应用机器人扩散技术的最新进展。
DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具
DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型
DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑,允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑,集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术,提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练,通过多GPU协同工作加速推理过程,同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题,在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作,并开源了相关代码。
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