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

DiffusionFromScratch - 实践教程：从零构建和训练稳定扩散模型

GithubStable DiffusionUNet图像生成开源项目教程机器学习

DiffusionFromScratch是一个开源项目，提供精简代码库用于重建稳定扩散模型。项目特点包括单Python脚本实现、支持MNIST和CelebA数据集训练，以及提供多个Colab笔记本。这些笔记本涵盖模型架构探索、UNet模型构建和基于文本生成MNIST图像等内容。项目还展示了演示输出和音乐视频生成示例，为学习稳定扩散模型提供了实用资源。

fish-diffusion - 开源框架简化TTS、SVS和SVC模型开发

AI模型Fish DiffusionGithub多说话人开源项目语音合成

Fish Diffusion是一个开源的语音合成训练框架，专注于TTS、SVS和SVC任务。基于扩散模型，它支持多说话人合成和44.1kHz高品质输出。该项目优化了代码结构，提高了训练效率，并提供完整的环境配置和使用指南。Fish Diffusion适合研究人员和开发者探索语音合成技术，同时强调负责任的AI应用。项目特点包括简化的代码结构、多设备训练支持和半精度训练，有助于提高开发效率和降低资源消耗。此外，还提供了详细的数据集准备和模型训练指南，便于用户快速上手。

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。

CrystalClearXL - 基于扩散模型的AI图像生成与编辑工具

DiffusersGithubHuggingface人工智能开源项目数据集机器学习模型模型卡片

CrystalClearXL是一个基于扩散模型的AI图像处理工具，由Hugging Face的Diffusers库支持。该工具可用于多种图像生成和编辑任务，具有灵活性强、易用性高的特点。适用于直接应用和下游任务开发，但用户需注意其潜在局限性。CrystalClearXL为AI图像生成领域的研究和开发提供了新的可能性。

cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法

CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑

该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子，并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像，利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南，包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容，通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。

DiffusionGPT - LLM驱动的多功能文本转图像生成系统

DiffusionGPTGithub人工智能图像生成大语言模型开源项目文本生成图像

DiffusionGPT是一个利用大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。该系统能适应多种类型的提示，并整合专业领域模型。DiffusionGPT通过LLM技术，提供了一个统一的生成平台，可处理多样化的输入并生成图像。项目提供开源代码、在线演示和使用指南，方便研究人员和开发者进行实验和应用。

video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破

GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成

video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构，将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好，为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。

StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架

AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习

StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。

LCM_Dreamshaper_v7 - 基于潜在一致性模型的高效图像生成技术

AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceLatent Consistency Models图像生成开源项目模型深度学习

LCM_Dreamshaper_v7是一种基于潜在一致性模型的文本到图像生成技术。该模型通过将分类器无关引导蒸馏到输入中，实现了在极短时间内生成高质量图像。它仅需4步推理即可生成768x768分辨率的图像，显著提高了生成效率。用户可通过Hugging Face Spaces在线体验，或使用Diffusers库在本地运行。LCM_Dreamshaper_v7为快速、高质量的图像生成提供了新的解决方案。

stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现，支持自定义参数

该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现，支持文本生成图像与图像生成图像的操作，允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库，适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用，并且借鉴了多个知名开源库，是学习和实践的理想资源。

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