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ddpm-ema-celebahq-256

无条件图像生成的高效去噪扩散模型

项目通过去噪扩散概率模型实现高质量无条件图像生成,结合无平衡态热力学概念,在CIFAR10和256x256 LSUN数据集上取得了优异的Inception和FID评分。用户可以灵活选择噪声调度器以平衡生成质量与速度,该模型也支持渐进式无损压缩,作为自动回归解码的推广。详情请参照官方推理与训练示例。

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。
PIDM - 人像图像生成技术,支持姿态和外观定制
本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成,并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练,该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南,支持自定义数据集。实验比较显示,该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。
edm2 - 优化扩散模型训练动态的创新技术
EDM2GithubPyTorch图像生成开源项目扩散模型训练动态
EDM2项目开发了改进扩散模型训练动态的新方法。通过重新设计网络层来维持激活、权重和更新幅度的期望值,该方法显著提高了模型效果。在ImageNet-512图像合成中,EDM2使FID得分从2.41提升到1.81。项目还引入了训练后调整指数移动平均(EMA)参数的技术,可精确设置EMA长度,为模型优化开辟新途径。
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。
tame-the-authenticity-machine-v10-sdxl - 稳定扩散XL模型实现逼真图像生成
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusiontext-to-image图像生成开源项目模型真实感
该项目利用zyxt99565的模型,通过diffusers库进行文本到图像的转换,支持多标签如stable-diffusion-xl和photorealistic,专注于生成高质量逼真图像。
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。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练,通过多GPU协同工作加速推理过程,同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题,在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作,并开源了相关代码。
DMD2 - 改进分布匹配蒸馏的快速图像合成技术
AI绘图DMD2Github图像生成开源项目文本生成图像模型蒸馏
DMD2是一种改进的分布匹配蒸馏技术,用于快速图像合成。通过消除回归损失、集成GAN损失和支持多步采样,该技术显著提升了图像生成的质量和效率。在ImageNet-64x64和COCO 2014数据集上,DMD2的FID评分超越原始模型,同时将推理成本降低500倍。此外,DMD2还能生成百万像素级图像,在少步方法中展现出卓越的视觉效果。
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-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。
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