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Swift重新实现的Stable Diffusion模型

Swift Diffusion AI绘图 Stable Diffusion 移动设备优化深度学习 Github 开源项目

Swift重新实现的单文件Stable Diffusion模型，包含CLIP文本处理、UNet扩散和解码器等核心组件。项目致力于在移动设备上运行Stable Diffusion，通过内存优化和性能提升，实现与原始Python版本相当的效果。目前已完成主要模型移植，为移动AI应用开发提供新的可能。

文档

stable-video-diffusion.com - Stable Video Diffusion，创新的图像转视频技术

AI工具AI视频生成Stable Video Diffusion图像转视频开源模型生成式AI

stable-video-diffusion.com介绍了Stable Video Diffusion技术，这是一种新型的图像到视频转换方法。网站详细说明了SVD和SVD-XT两种模型的特点和应用，包括它们的分辨率、帧数和帧率。作为研究预览版本，该技术主要用于教育和创意领域。网站还讨论了这项技术在广告、教育和娱乐行业的潜在应用，以及当前的技术限制。作为开源项目，网站鼓励开发者参与，推动视频生成技术的进步。

AnimateDiff - 为文本到图像模型赋予动画生成能力的即插即用模块

AnimateDiffGithub开源项目文本生成动画社区模型稳定扩散运动模块

AnimateDiff是一个即插即用模块，可将文本到图像模型转变为动画生成器，无需额外训练。通过学习可迁移的运动先验，它适用于Stable Diffusion系列的多种变体。该项目支持使用社区模型生成动画、MotionLoRA控制以及SparseCtrl RGB和草图控制等功能。AnimateDiff增强了文本到视频模型的控制能力，能生成高质量动画。

Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统

AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换

Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目，专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点，并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器，适用于不同规模的GPU，可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联，系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗，为语音转换技术带来新的可能性。

DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成

DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉

DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。

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。

blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术

Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑

Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作，显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略，它解决了图像重建精度问题，并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比，Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快，还实现了更高的编辑精度，同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。

voltaML-fast-stable-diffusion - 使用AITemplate加速的Stable Diffusion WebUI和API

AITemplateAPIGithubStable DiffusionVoltaMLWebUI开源项目

VoltaML-fast-stable-diffusion是一个使用AITemplate加速的Stable Diffusion WebUI和API，提供简洁易用的界面，支持PyTorch和AITemplate推理，兼容Windows和Linux，并提供详细文档。利用Docker轻松部署，拥有积极的社区支持。

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

DiffusersGithubHuggingFace图像生成开源项目音频生成预训练扩散模型

🤗 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。

stable-diffusion-webui-ux - 高度可定制的Stable Diffusion Web界面

AI绘图GithubStable Diffusion图像生成定制化开源项目用户界面

stable-diffusion-webui-ux是一个基于Gradio库的Stable Diffusion Web界面。它实现了DOM样式优化、事件委托、微模板引擎等功能，提高了界面性能。此外，项目集成了工作区定制、无限图像浏览等特性，并支持提示矩阵、注意力机制、文本反转等高级功能，为AI图像生成提供了全面的工具集。

fastsdcpu - CPU优化的Stable Diffusion，提高图像生成效率

Adversarial Diffusion DistillationFastSD CPUGithubLatent Consistency ModelsOpenVINOStable Diffusion开源项目

FastSD CPU 是一种基于 Latent Consistency Models 和 Adversarial Diffusion Distillation 的增强型 Stable Diffusion 版本，专为提升 CPU 上的图像生成速度。它提供桌面 GUI、WebUI 和 CLI 接口，兼容 Windows、Linux、Mac 和 Android 系统，支持 256、512、768、1024 分辨率图像，并集成 OpenVINO 加速功能，显著提高推理速度和内存优化。

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