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。

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。

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

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练，可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究，但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供，但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。

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。

LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力

GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目

本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型

CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型

sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型，通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库，可生成高质量的图像变体，主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本，相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现，但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。

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。

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 - 高分辨率AI文本生成图像模型，支持多样化创作

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术，它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体，包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域，但存在一些局限性，如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途，不应用于生成有害或违法内容。

Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用

Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱

Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。

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