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Awesome-Diffusion-Models

扩散模型资源与研究的全面综述

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。

MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架,通过预训练的文字转图像扩散模型,实现多功能且可控的图像生成,无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号,如纵横比和空间引导信号,生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程,使用一组共享参数或约束,支持局部和全局编辑,适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
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。
Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态
Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理
本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。
audio-diffusion - 使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐
GithubHugging Faceaudio-diffusiondiffusion modelsmel spectrogram开源项目生成音频
audio-diffusion项目使用Hugging Face的diffusers包,将扩散模型应用在音乐合成领域,不再局限于图像生成。项目介绍了条件音频生成、预训练模型的使用、Mel谱图处理,在谷歌Colab和本地环境下的训练方法。项目包含实际案例和最新更新,展示了如何用扩散模型生成和插值音频。此外,还提供了从音频文件生成Mel谱图数据集的详细指南,涵盖多种技术细节和操作方法。
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。
DCR - 扩散模型数据复制研究与优化方法分析
Diffusion模型Github开源项目数据复制机器学习生成式AI计算机视觉
DCR项目聚焦扩散模型中的数据复制问题,整合了两篇重要论文的研究成果和代码。项目内容包括数据复制现象分析、缓解策略提出、模型微调指南、推理方法、评估指标计算以及数据集资源。这些研究成果为提升扩散模型的生成质量和原创性提供了重要参考。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术
Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型,可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调,兼容Diffusers库及多种用户界面,强调安全性并配备NSFW检查器,适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计,具有高效的生成性能。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
denoising-diffusion-pytorch - 生成模型新方法:Pytorch中的Denoising Diffusion
Denoising Diffusion Probabilistic ModelGithubLangevin采样Pytorch开源项目扩散模型生成建模
Denoising Diffusion Probabilistic Model在Pytorch中的实现,通过去噪得分匹配估计数据分布梯度,并使用Langevin采样生成样本。这种方法可能成为GANs的有力竞争者。项目支持多GPU训练,提供详细的安装和使用指南,是研究人员和开发者的高效工具,支持1D序列数据和图像数据的生成和训练。
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