Awesome-Diffusion-Models

扩散模型资源与研究的全面综述

Diffusion Models 机器学习图像生成自然语言处理数据生成 Github 开源项目

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。

Awesome-Chinese-Stable-Diffusion - 综合中文Stable Diffusion资源集锦模型应用数据集教程

AI绘画GithubStable Diffusion中文模型开源开源项目文生图

这个项目汇集了丰富的中文Stable Diffusion资源，涵盖开源模型、应用、数据集和教程。收录了10多个开源中文文生图模型，包括SkyPaint、Pai-Diffusion、Taiyi等重要模型，以及阿里云、达摩院等机构的相关成果。覆盖通用领域和特定场景如古诗配图、二次元动漫等。旨在为中文社区提供全面的SD资源，推动AI艺术创作与研究的发展。项目内容不断更新，欢迎社区参与贡献。

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。

Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述

Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成

该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。

Diffusion_models_from_scratch - 完整实现扩散模型的开源框架与教程

Diffusion模型GithubImageNetU-Net图像生成开源项目预训练模型

该项目提供了一个完整的扩散模型实现框架，包含DDPM、DDIM和无分类器引导模型。项目特点包括：基于ImageNet 64x64数据集的预训练模型、详细的环境配置和数据准备指南、全面的训练和推理脚本，以及多种模型架构和优化策略。开发者可以利用此框架轻松训练自定义扩散模型或使用预训练模型生成图像。

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。

micro_diffusion - 低成本训练大规模扩散模型的开源方案

Githubdiffusion models低成本大规模模型开源开源项目模型训练

micro_diffusion是一个开源项目，旨在提供低成本训练大规模扩散模型的方法。该项目计划发布完整训练代码和模型检查点，为研究人员和AI爱好者提供实验资源。通过降低研究门槛，micro_diffusion有望促进扩散模型领域的广泛参与和创新。

modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架

GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计

Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架，为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数，并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景，适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。

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。

diffusion-explainer - 将扩散模型的图像生成过程可视化的交互式工具

Diffusion-ExplainerGithub人机交互可视化工具开源项目机器学习

Diffusion-Explainer是一个交互式可视化工具，用于展示扩散模型的图像生成过程。该工具通过直观的界面呈现生成过程中的每个步骤，使用户能够深入了解模型的内部机制。由乔治亚理工学院和IBM研究院开发的这个开源项目，为AI研究人员和开发者提供了一个分析扩散模型的平台，并提供在线演示功能。

k-diffusion - 扩散模型框架支持多种采样算法和模型架构

GithubPyTorchk-diffusiontransformer开源项目注意力机制生成模型

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。

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