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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。

DRLX - 强化学习框架优化扩散模型
DRLXGithubStable Diffusion分布式训练开源项目强化学习扩散模型
DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成,支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型,实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计,训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能,为扩散模型研究提供了全面的工具集。
SD-Latent-Interposer - 实现Stable Diffusion模型间潜空间互操作的神经网络
ComfyUIGithubSD-Latent-InterposerStable Diffusion开源项目潜在空间神经网络
SD-Latent-Interposer是一个实现Stable Diffusion模型间潜空间互操作的神经网络。它支持SDXL、SDv1.5、SD3、Flux.1和Stable Cascade等版本之间的直接潜空间转换,无需通过VAE解码和重新编码。这种方法提高了不同SD模型版本间的兼容性,为潜空间操作提供了更高效、灵活的解决方案。
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。
awesome-stable-diffusion - 针对Stable Diffusion人工智能模型全面的资源与软件指南
AI模型GUI界面GithubStable Diffusion人工智能绘图开源项目资源库
awesome-stable-diffusion是一个针对Stable Diffusion人工智能模型的综合性资源和软件集合,提供一系列从GUI到CLI界面的安装指南,并支持NVIDIA GPU、Apple Silicon和AMD GPU等多平台。项目不仅提供必要的模型权重文件,还详述如何运行模型,同时提供多种经过更新和维护的分支版本,满足用户对功能和性能的不同需求。
easydiffusion - AI图像生成工具
AI图像生成Easy DiffusionGithubStable Diffusion开源项目技术支持热门用户体验
Easy Diffusion 3.0提供一键安装,无需技术知识和预装软件,快速入门AI图像创作。全面支持Stable Diffusion模型,新增多种功能如ControlNet、多LoRA文件支持、嵌入式等,适用于Windows、Linux和Mac系统。适合新手和需求高级功能的用户,配备强大的社区支援。
consistencydecoder - 稳定扩散VAE的高性能一致性解码器
Consistency DecoderGithubStableDiffusionPipeline人工智能图像生成开源项目深度学习
ConsistencyDecoder是一个开源项目,旨在优化稳定扩散变分自编码器(VAE)的解码过程。该解码器生成的图像质量优于传统GAN解码器,在细节保留和整体画质上表现突出。项目具有简便的安装和使用流程,支持CUDA加速,并可与StableDiffusionPipeline无缝集成。项目提供的对比示例直观展示了ConsistencyDecoder的性能优势。
GPTCache - 用于为 LLM 查询创建语义缓存的库
API成本节约GPTCacheGithub大语言模型开源项目性能提升缓存策略
GPTCache专为大型语言模型(LLM)设计,通过建立语义缓存库存储响应,以有效降低API调用费用并加快响应速度。项目兼容多种LLM,实现常见查询的缓存,简化重复请求,适合高效部署于生产环境。欢迎访问最新文档和发布通告。
stable-diffusion-nvidia-docker - 基于Docker的Stable Diffusion简易部署方案
AI绘图DockerGPUGithubStable Diffusion多GPU支持开源项目
该项目为Stable Diffusion模型提供基于Docker的部署方案,适用于Ubuntu和Windows系统。通过简单的Web UI界面,用户可在GPU设备上轻松运行Stable Diffusion,支持多GPU推理、图像到图像转换和图像修复功能。项目集成了Stable Diffusion 2.0模型,为AI图像生成技术的使用提供便捷途径。
bigcache - Go语言高性能并发内存缓存库 适用大规模数据
BigCacheGithubGo语言内存开源项目性能优化缓存
BigCache是一个Go语言编写的高性能内存缓存库,专为大规模数据存储设计。通过优化内存管理,BigCache有效减少了垃圾回收对性能的影响。它支持并发操作,提供灵活配置,相比同类库具有更快的速度和更低的GC暂停时间。BigCache适用于要求高吞吐量和低延迟的场景,并提供HTTP服务器实现便于部署。
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。
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