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autoregressive-diffusion-pytorch

自回归扩散模型：无向量量化的图像生成方法

自回归扩散图像生成PyTorch深度学习神经网络Github开源项目

autoregressive-diffusion-pytorch是一个基于PyTorch的自回归扩散模型实现，源自'Autoregressive Image Generation without Vector Quantization'论文。模型支持序列和图像输入，无需向量量化即可生成高质量图像。项目提供简洁API接口，包含详细使用说明和示例代码，适合研究人员和开发者探索自回归扩散模型。

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介绍相关项目
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。
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。
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。
diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑
Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉
diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架，用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型，支持FFHQ、LSUN等数据集，实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本，为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。
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。
transformer_latent_diffusion - 基于 PyTorch 的 Transformer 潜在扩散文本生图模型
AI绘图GithubLatent DiffusionPyTorchTransformer图像生成开源项目
Transformer Latent Diffusion 是一个基于 PyTorch 的开源项目，实现了文本到图像的潜在扩散模型。该模型体积小、生成速度快、性能合理，可在单 GPU 上快速训练。项目代码简洁，依赖少，注重数据质量。它提供数据处理工具，支持自定义训练，并进行了多项性能优化。项目展示了 256 分辨率随机样本和 CLIP 插值等生成示例。
automatic - 稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现
GithubSD.NextStable Diffusion多平台开源项目扩展功能模型支持
该项目提供了多种后端和用户界面、高级扩展功能，支持多种扩散模型并具有跨平台兼容性。包括文本、图像和视频处理的内置控制，优化处理性能，支持最新的torch技术。具有企业级日志记录和现代化UI，兼容Windows、Linux、MacOS等系统，支持nVidia、AMD和IntelArc等硬件平台。自动更新与依赖管理功能简化了安装和更新过程，确保在多种使用场景下性能最佳。
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。
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。
stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术
Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。
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