Diffusion_models_from_scratch

完整实现扩散模型的开源框架与教程

Diffusion模型图像生成 ImageNet U-Net 预训练模型 Github 开源项目

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。

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。

x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编

GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署

该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术，旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试，用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具，用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行，提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。

DiffusionMat - 创新图像抠图的序列细化学习方法

DiffusionMatGithubalpha遮罩三元图图像抠图开源项目扩散模型

DiffusionMat是一种新型图像抠图框架,利用扩散模型实现从粗略到精细alpha遮罩的过渡。它将图像抠图视为序列细化学习过程,通过对trimaps添加噪声并迭代去噪来引导预测。框架的主要创新包括校正模块和Alpha可靠性传播技术,旨在提高抠图精度和一致性。DiffusionMat还采用了专门的损失函数来优化alpha遮罩的边缘精度和区域一致性。在多个图像抠图基准测试中,该方法展现出优于现有技术的性能。

pfgmpp - 统一扩散和泊松流的生成模型框架

GithubPFGM++人工智能图像生成开源项目深度学习生成模型

PFGM++是一个统一扩散模型和泊松流生成模型的框架,通过在高维空间嵌入路径来生成数据。它可以退化为PFGM或扩散模型,并允许通过选择额外维度D来平衡模型的鲁棒性和刚性。实验显示,特定D值的PFGM++模型在CIFAR-10和FFHQ数据集上的性能超越了现有的扩散模型,并对建模误差表现出更好的鲁棒性。

stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习

stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道，实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像，主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目，stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。

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。

stable-diffusion-2 - 高分辨率文本到图像生成模型

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v2是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成工具，支持768x768高分辨率输出。该模型采用OpenCLIP-ViT/H文本编码器，在LAION-5B数据集上训练而成。它提供多个预训练检查点，包括基础模型、深度条件模型和放大模型，适用于艺术创作、设计和研究等领域。Stable Diffusion v2在图像生成质量和多样性方面有显著提升，为AI图像创作提供了新的可能。

ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型

GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成

ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。

stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型，实现高质量图像创作

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习

Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型，通过595k步fine-tuning优化，能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域，但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途，不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。

DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成

DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉

DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。

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