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Diffusion_models_from_scratch

完整实现扩散模型的开源框架与教程

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。

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。
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。
Awesome-Diffusion-Models-in-Medical-Imaging - 汇总医疗影像中扩散模型的前沿研究与应用
Anomaly DetectionDiffusion ModelsGithubMedical ImagingSegmentationSurvey Papers开源项目
本页面汇集了关于医疗影像扩散模型的精彩文章,包括综合调查、挑战报告以及多种应用领域的最新研究成果。这里汇集了关于异常检测、去噪、分割、图像生成和文本到图像转换等方面的详尽文献。这些内容展示了扩散模型在医学图像分析中的重要性,还覆盖了在皮肤病变分割、脑图像异常检测等具体应用中的最新进展。欢迎社区参与和贡献,共同推动这一领域的发展。
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。
video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破
GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成
video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构,将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好,为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。
stable-diffusion.cpp - 纯C/C++实现的Stable Diffusion推理,支持多种模型和内存优化
Control NetESRGANGithubPhotoMakerggmlstable-diffusion.cpp开源项目
该项目基于ggml实现了轻量级纯C/C++的Stable Diffusion推理,支持SD1.x至SD3的多种模型,包括SD-Turbo和PhotoMaker。项目特色有16位和32位浮点支持、4至8位整数量化、CPU和GPU加速、Flash Attention内存优化及多平台兼容。用户可以下载可执行文件或选择手动构建,并且无需转换为.ggml或.gguf格式。
CVPR2024-Papers-with-Code-Demo - 最新CVPR论文及其代码全面解析
CVPR 2024Diffusion ModelGithub多模态开源项目知识蒸馏论文
CVPR2024-Papers-with-Code-Demo项目整合了CVPR会议的最新论文和开源代码,覆盖机器学习、计算机视觉等多个领域,提供丰富的论文资源和代码链接。适合学者和开发者深入探讨和应用最新科研成果。
awesome-diffusion-categorized - 收集并分类了使用扩散模型实现的图像修复和增强技术
ColorizationDiffusion ModelFace RestorationGenerative DiffusionGithubImage Restoration开源项目
该项目收集并分类了使用扩散模型实现的图像修复和增强技术,包括图像复原、色彩化、面部修复、虚拟试穿和文本引导编辑等。所提供的研究项目和代码链接便于用户快速查找和应用这些前沿的图像处理技术。
ddpm-celebahq-256 - 高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型
DDPMGithubHuggingface图像合成图像降噪开源项目无条件图像生成模型深度学习
本项目使用去噪扩散概率模型,实现了高质量的图像合成,借鉴了不平衡热力学,创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配,并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分,在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm,ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型,并提供官方示例用于推理和训练。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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