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pytorch-stable-diffusion

从零完成Stable Diffusion的PyTorch实现

该项目通过PyTorch从头实现Stable Diffusion,包括权重和tokenizer文件的下载链接,以及微调模型的下载指南。特别感谢多个相关开源项目的支持,完善此实现。

DiffSinger - 通过浅层扩散机制进行歌唱语音合成
DiffSingerDiffSpeechGithubLJSpeechPyTorch声音合成开源项目
DiffSinger项目通过PyTorch实现高效的浅层扩散机制声音合成。该项目支持多样的模型训练配置,涵盖基础、辅助解码器及浅层版本,并提供实时控制音调、音量和语速的功能,以适应不同的声音合成需求。适用于LJSpeech等数据集,适合从事音频合成研究与开发的专业人士。
instruction-tuned-sd - 基于指令微调的Stable Diffusion图像编辑模型
GithubStable Diffusion低级图像处理卡通化图像处理开源项目指令微调
该项目探索了一种指令微调Stable Diffusion模型的方法,使其能够根据输入图像和特定指令进行图像编辑。结合FLAN和InstructPix2Pix的思想,项目通过构建指令数据集和训练,提升了模型执行图像转换任务的能力。研究涵盖卡通化和低级图像处理,并开源了相关代码、模型和数据集。
Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总
Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率
本项目汇总了扩散模型在图像处理领域的最新研究进展,涵盖图像复原、增强、编码和质量评估等方面。重点关注图像超分辨率、修复和去噪等任务,提供全面的调查报告和定期更新的研究成果。项目收录了大量相关开源代码和数据集资源,为研究人员提供了重要的参考信息。
clip-guided-diffusion - 文本生成图像,多功能扩散模型
AI绘图CLIP Guided DiffusionGithubKatherine Crowsonpyglide图像生成开源项目
CLIP Guided Diffusion项目提供文本生成图像功能,支持多种参数和提示词权重设置。此项目采用高效扩散模型,通过命令行或Python接口操作,支持GPU加速,提供丰富的图像尺寸和调校选项,适合生成高质量多样化的视觉内容。
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 Online - 在线文本转图像生成器 Stable Diffusion免费工具
AI工具AI绘图Stable Diffusion图像生成在线工具文本转图像
Stable Diffusion Online提供免费的文本转图像服务,基于Stable Diffusion模型快速生成高质量AI图片。网站保护用户隐私,不收集个人信息,支持自由创作。提供900万+提示数据库,助力优化创作灵感。适合各类用户将文字描述转化为视觉作品,无需编程知识即可轻松使用这款AI生成图片工具。
daam - 解释稳定扩散模型的跨注意力归因图方法
ColabDAAMGithubHugging FacePyTorchStable Diffusion开源项目
这篇文章介绍了一种基于跨注意力机制的方法——注意力归因图(DAAM),用于解析稳定扩散模型。内容包括DAAM在命令行界面和库中的实际应用示例,以及在HuggingFace平台上的在线演示。文章展示了如何生成与单词关联的热力图,支持Stable Diffusion XL (SDXL)和Diffusers 0.21.1版本的模型。还提供了PyTorch安装指南和DAAM快速入门教程,帮助用户实现和探索模型结果。文章中还包括相关视频资源和扩展工具的链接,供用户参考。
StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率
GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练
StableSR项目采用扩散模型,提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本,已被IJCV期刊接受,并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
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