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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。

Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT - TensorRT优化Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能
AI绘图GithubNVIDIA GPUStable DiffusionTensorRT开源项目性能优化
这个扩展通过TensorRT优化引擎,显著提升了Stable Diffusion在NVIDIA RTX GPU上的性能。它兼容SD 1.5、2.1、SDXL和SDXL Turbo等多个版本。扩展提供了简便的默认引擎生成和快速启用功能,同时支持LoRA转换与应用。为满足不同需求,扩展提供多种引擎类型,可适应各种分辨率和批量大小。高级用户还可进行个性化设置,灵活调整性能参数。
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。
q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法
GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化
Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度,同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成,还可用于文本引导的图像生成,首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。
automatic - 稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现
GithubSD.NextStable Diffusion多平台开源项目扩展功能模型支持
该项目提供了多种后端和用户界面、高级扩展功能,支持多种扩散模型并具有跨平台兼容性。包括文本、图像和视频处理的内置控制,优化处理性能,支持最新的torch技术。具有企业级日志记录和现代化UI,兼容Windows、Linux、MacOS等系统,支持nVidia、AMD和IntelArc等硬件平台。自动更新与依赖管理功能简化了安装和更新过程,确保在多种使用场景下性能最佳。
Dreambooth-Stable-Diffusion - 使用Dreambooth-Stable-Diffusion进行个性化AI训练的指南
DreamboothGPU训练GithubJoePenna开源项目影像生成稳定扩散
Dreambooth-Stable-Diffusion项目是一个平台,支持用户在多种环境如Vast.ai、Google Colab以及本地计算机上训练AI模型。该工具适用于电影制作人、概念艺术家和设计师,用于创建和训练个性化角色和风格。项目同时提供详尽的设置指南和教程,支持多种操作环境,旨在提高工作效率和用户体验。
Awesome-Chinese-Stable-Diffusion - 综合中文Stable Diffusion资源集锦 模型应用数据集教程
AI绘画GithubStable Diffusion中文模型开源开源项目文生图
这个项目汇集了丰富的中文Stable Diffusion资源,涵盖开源模型、应用、数据集和教程。收录了10多个开源中文文生图模型,包括SkyPaint、Pai-Diffusion、Taiyi等重要模型,以及阿里云、达摩院等机构的相关成果。覆盖通用领域和特定场景如古诗配图、二次元动漫等。旨在为中文社区提供全面的SD资源,推动AI艺术创作与研究的发展。项目内容不断更新,欢迎社区参与贡献。
Stable Diffusion API - 全面的AI图像生成和模型训练API服务
AI工具AI绘图APIStable Diffusion图像生成模型训练
Stable Diffusion API平台提供多样化的AI图像生成和模型训练服务。开发者可通过API轻松集成文本生成图像、图像编辑等功能,无需高端硬件即可使用。平台拥有丰富的预训练模型,支持先进的微调技术,并提供企业级服务。作为众多公司的选择,该平台为AI图像应用开发提供了便捷解决方案。
stable-diffusion-videos - 使用Stable Diffusion生成和编辑高质量视频的介绍
Githubstable-diffusion-videos使用方法安装开源项目视频制作音乐视频
本项目详细介绍了如何使用Stable Diffusion技术制作和编辑视频,支持在Colab环境中快速生成,并能添加音乐同步节奏。针对不同设备,项目提供多种数据类型支持,并具备简易操作界面和Real-ESRGAN超分辨率处理功能,显著提升画质,满足视频制作者的多样需求。
onediff - 扩散模型加速库
ComfyUIGPU加速GithubHF diffusersPyTorchonediff开源项目
onediff提供开箱即用的扩散模型加速库,支持HF diffusers和ComfyUI。具备PyTorch代码编译及优化GPU内核,提升速度可达1.7倍。支持SD、SVD、LoRA等算法,兼容多种NVIDIA GPU。网站提供详细的安装与使用指南、性能对比及质量评估,适用于生产环境。了解更多关于onediff的加速方法和最新更新,以及详细的架构与功能特点。
foldingdiff - Protein生成和优化的扩散模型工具
CATH数据集GithubPyTorch Lightningfoldingdiff开源项目扩散模型蛋白质生成
使用扩散模型生成新的蛋白骨架结构。提供详细的安装、数据下载和模型训练指南,支持预训练模型的加载和采样。评估生成骨架的设计性能和结构一致性,适合具备Python和PyTorch基础的研发人员使用,通过浏览器便捷地生成蛋白质结构。
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