diffusers

模块化的预训练扩散模型库，支持图像、音频和3D结构生成

HuggingFace Diffusers 预训练扩散模型图像生成音频生成 Github 开源项目

🤗 Diffusers 是一个生成图像、音频和3D结构的预训练扩散模型库，提供易用的推理管道和可定制的模型组件。它支持多种调度器和预训练模型，适用于多种任务和应用场景，并兼容 PyTorch 和 Flax 框架。用户可以简单生成内容或训练自定义扩散模型。

文档

audio-diffusion - 使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐

GithubHugging Faceaudio-diffusiondiffusion modelsmel spectrogram开源项目生成音频

audio-diffusion项目使用Hugging Face的diffusers包，将扩散模型应用在音乐合成领域，不再局限于图像生成。项目介绍了条件音频生成、预训练模型的使用、Mel谱图处理，在谷歌Colab和本地环境下的训练方法。项目包含实际案例和最新更新，展示了如何用扩散模型生成和插值音频。此外，还提供了从音频文件生成Mel谱图数据集的详细指南，涵盖多种技术细节和操作方法。

modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架

GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计

Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架，为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数，并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景，适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。

diffusion-models-class - 掌握扩散模型从理论到实践的全面课程

AI绘图GithubHugging FacePyTorch开源项目扩散模型深度学习

Hugging Face推出的扩散模型免费课程涵盖理论研究和实践应用。课程内容包括使用Diffusers库生成图像和音频、训练和微调扩散模型、探索条件生成和引导技术、创建自定义模型管道等。适合具备Python和深度学习基础的学习者，提供全面的扩散模型学习体验。

sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型

CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型

sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型，通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库，可生成高质量的图像变体，主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本，相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现，但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。

HunyuanDiT-v1.2-Diffusers - 基于多分辨率扩散技术的中文图像生成模型

GithubHuggingfaceHunyuanDiT中文理解人工智能图像生成多分辨率开源项目模型

HunyuanDiT-v1.2-Diffusers是一个开源的文本到图像生成模型，基于多分辨率Diffusion Transformer架构实现中英文文本理解。模型在文本-图像一致性、AI伪影控制、主体清晰度和美学评分等维度进行了测试评估，支持长文本输入和中国文化元素理解，可用于多样化的图像生成场景。

mvdream-sd2.1-diffusers - 基于多视图扩散的开源3D生成模型框架

3D生成DiffusersGithubHuggingfaceMVDream人工智能多视角扩散开源项目模型

MVDream-sd2.1-diffusers是一个开源的3D内容生成框架，基于多视图扩散技术。该项目将MVDream模型移植到Diffusers库中，实现了多视角3D生成功能。通过文本提示，用户可以创建高质量的3D模型，适用于创意设计和虚拟内容制作。项目在GitHub上提供示例代码，方便快速上手。框架设计时考虑了伦理因素，避免生成具有敌意或冒犯性的内容。

imagedream-ipmv-diffusers - 多视角扩散模型用于3D图像生成

3D生成GithubHuggingfaceMVDream-diffusers使用限制图像扩散开源项目模型

该项目是ImageDream模型在diffusers中的移植版本，展示了基于图像提示的多视角扩散技术在3D生成中的能力。用户可前往GitHub获得使用指南。由Wang及其团队发布于2023年的arXiv。请注意，模型禁止用于生成或传播可能引发敌对环境的图像，或传播可能会打扰、困扰或冒犯公众，以及涉及历史或当代偏见的内容。

ComfyUI-Diffusers - ComfyUI中集成Hugging Face Diffusers和Stream Diffusion的扩展节点

AI绘图ComfyUIDiffusersGithubStreamDiffusion开源项目自定义节点

ComfyUI-Diffusers是一个ComfyUI的自定义节点扩展，集成了Hugging Face Diffusers模块和Stream Diffusion功能。此扩展支持实时图像生成，并可与VideoHelperSuite配合实现视频到视频的转换。通过提供多种工作流程和自定义节点，如DiffusersPipelineLoader和StreamDiffusionSampler，ComfyUI-Diffusers增强了ComfyUI的图像处理能力，为开发者提供了更多高级选项。

Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型

GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers图像生成开源项目文本生成图像模型

Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型，适用于文本到图像的转换，为用户提供高质量的生成效果。

diffusers.js - JavaScript扩散模型运行库支持GPU和WebGPU

AI绘图GPU加速GithubONNXWebGPUdiffusers.js开源项目

diffusers.js是一个JavaScript库，支持在GPU和WebGPU上运行扩散模型。它适用于浏览器和Node.js环境，具有简洁的API接口。该库经过性能优化，兼容多种模型，并提供实用示例。diffusers.js的开发过程中改进了onnx runtime、emscripten和WebAssembly，为AI图像生成领域贡献了重要工具。

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