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DeepCache

免费加速扩散模型

DeepCache通过无需训练的方式显著加速扩散模型,支持Stable Diffusion、Stable Diffusion XL、Stable Video Diffusion等。兼容多种采样算法如DDIM和PLMS,并提供详细的使用示例,用户无需修改代码即可提升性能。此外,DeepCache还支持并行推理和多GPU使用,确保高效部署和运行。

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。
web-stable-diffusion - 浏览器内完全独立运行的稳定扩散模型
GithubML模型部署TVM UnityWeb Stable DiffusionWebGPU开源项目机器学习编译
本项目实现了稳定扩散模型的全浏览器内运行,无需服务器支持。这项技术降低服务成本的同时增强了个性化和隐私保护。基于WebGPU和WebAssembly等技术,用户只需通过浏览器即可体验强大的AI功能。该项目利用开源生态系统,支持Python优先环境,便于开发和优化AI模型,能够广泛部署并提供可重复和可操作的工作流程。
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。
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。
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。
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。
ADI-Stable-Diffusion - 基于ONNXRuntime的Stable Diffusion推理框架
C++GithubONNXRuntimeStable Diffusion开源开源项目推理引擎
ADI-Stable-Diffusion是一个C++库和命令行工具,利用ONNXRuntime加速Stable Diffusion模型推理。该项目具有小巧的包体积和高性能,支持多种采样方法和调度器,适用于不同版本的Stable Diffusion模型。它为开发者提供了便捷的工程部署方案,可用于构建灵活的图像生成和编辑应用。
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。
Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术,通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势,实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差,以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束,Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库,专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等,适用于37000多个模型,如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能,吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
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