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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。

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介绍相关项目
Stability AI - 多模态生成式AI技术的开源先锋
AI工具Stable Diffusion图像生成开源模型生成式AI视频生成
Stability AI专注于开发多模态生成式AI技术，提供开源模型如Stable Diffusion 3（图像生成）、Stable Video Diffusion（视频生成）、Stable Audio 2.0（音频生成）和StableLM（语言处理）。公司致力于通过开放模型和灵活许可，为全球用户提供先进AI解决方案，支持商业和非商业应用，以激发人类创造潜能。
DiffusionKit - 为Apple Silicon优化的扩散模型推理框架
AI绘图Core MLDiffusionKitGithubMLX图像生成开源项目
DiffusionKit是一个针对Apple Silicon芯片优化的扩散模型工具包。该项目包含用于将PyTorch模型转换为Core ML格式的Python组件，以及用于设备端推理的Swift组件。通过集成MLX，DiffusionKit实现了高效的图像生成，并为Stable Diffusion 3和FLUX等模型提供了简洁的命令行和API接口。这一工具为在苹果设备上进行AI图像生成研究和应用开发提供了实用解决方案。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架，通过预训练的文字转图像扩散模型，实现多功能且可控的图像生成，无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号，如纵横比和空间引导信号，生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程，使用一组共享参数或约束，支持局部和全局编辑，适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
PAIR-Diffusion - 多模态对象级图像编辑的开源解决方案
GithubPAIR Diffusion图像编辑多模态对象级别开源项目扩散模型
PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能，可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发，兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现，并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。
stable-diffusion-deploy - 开源项目助力AI艺术生成模型的部署与扩展
AI绘图GithubLightning AppsMuseStable Diffusion开源项目生产环境部署
项目利用Lightning Apps框架，演示了稳定扩散模型在实际生产环境中的部署流程。核心功能涵盖负载均衡、GPU推理加速、性能评估及微服务协调。通过整合多租户架构、React.js界面、动态GPU处理和弹性扩展等技术，该项目为AI艺术创作领域提供了一套完整的开源解决方案。
AsyncDiff - 通过异步去噪实现扩散模型并行加速
AsyncDiffGithub加速推理开源项目异步去噪扩散模型模型并行
AsyncDiff是一种创新的扩散模型加速方案，通过将模型分割并在多设备上异步并行处理来提高效率。这种方法巧妙利用了扩散步骤间的相似性，将顺序去噪转变为异步过程，有效打破了组件间的依赖关系。AsyncDiff不仅大幅降低了推理时间，还保持了生成质量。目前已支持Stable Diffusion、ControlNet和AnimateDiff等多种主流扩散模型。
MochiDiffusion - 在macOS上本地运行Stable Diffusion生成图像的应用
Apple SiliconCore MLGithubMochi DiffusionStable DiffusionSwiftUI开源项目
Mochi Diffusion使Mac用户可以本地运行Stable Diffusion，充分利用Apple Silicon的Neural Engine来提升性能和速度，并减少内存消耗。应用具有图像生成、图像转高分辨率和离线操作等功能，还支持自定义模型，并保留生成图像的元数据。
controlnet-sd21-depth-diffusers - 控制稳定扩散与艺术生成的革新选择
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers开源项目控制网模型艺术语言模型
controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本，着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练，通过使用diffusers技术，提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户，强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持，确保功能实现的高质量与灵活性。
diffusion-forcing - 创新机器学习方法结合下一步预测和全序列扩散技术
Diffusion ForcingGithub开源项目模型训练深度学习视频预测迷宫规划
Diffusion Forcing是一种结合下一步预测和全序列扩散技术的机器学习方法。该项目为视频预测、迷宫规划和时间序列分析等任务提供了框架。通过时间注意力机制，Diffusion Forcing可生成长序列预测并在复杂环境中进行规划。该方法在Minecraft和DMLab视频数据集以及迷宫规划任务中表现优异。项目包含使用说明和预训练模型，便于研究者快速上手和复现结果。
diffseg - 基于稳定扩散的零样本图像分割方法
DiffSegGithubStable Diffusion开源项目无监督学习注意力机制零样本分割
DiffSeg是一种利用稳定扩散模型注意力信息的无监督零样本图像分割方法。这个开源项目实现了DiffSeg算法，并提供环境设置指南、运行说明和基准测试。DiffSeg在CoCo-Stuff-27和Cityscapes数据集上表现出色，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。特别适合研究无监督学习和零样本学习的专业人士，以及需要高效、灵活图像分割方案的研究人员和开发者。
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