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vector-quantize-pytorch

Pytorch向量量化库,可应用于图像和音乐生成

本向量量化库来源于Deepmind的TensorFlow实现,并转化为Pytorch库,使用指数移动平均法来更新字典。它在高质量图像(如VQ-VAE-2)和音乐(如Jukebox)生成中已取得成功,支持多种残差VQ方法、代码簿初始化和正则化,显著提升了量化效果和稳定性。

parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现 基于注意力的文本到图像生成
GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
本项目是Google Parti模型的PyTorch实现,Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化,提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程,支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。
dasp-pytorch - 基于PyTorch的可微分音频信号处理器库
GithubPyTorch信号处理开源项目深度学习神经网络音频处理
dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能,可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理,有助于加速训练和优化性能。作为开源项目,dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。
pngquant - PNG图像压缩工具 显著减小文件体积保持高质量
GithubPNG压缩pngquant图像优化开源软件开源项目调色板生成
pngquant是一款开源的PNG图像压缩工具,能将图像转换为8位PNG格式,显著减小文件体积60-80%,同时保持标准兼容性。它具备高质量调色板生成、可配置质量级别和快速现代的代码实现。支持批量转换和stdin/stdout链接,提供质量控制、输出设置和速度调整等选项。适用于图像优化和提升网站性能,支持Windows、Mac和Linux等多平台。
muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架
AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目
muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型,支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程,包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法,为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。
pennylane - 跨平台量子计算与机器学习Python库
GithubPennyLane开源项目自动微分量子化学量子机器学习量子计算
PennyLane是一个跨平台的Python库,专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架,支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端,提供自动微分功能,并包括量子模拟器和优化工具,便于快速原型设计。
SpecVQGAN - 使用视觉提示生成高保真声音的方法
GithubSpecVQGANTransformer代码本声谱图开源项目训练模型
SpecVQGAN项目提出了一种利用视觉提示生成声音的方法。通过将训练数据集缩小到一组代表向量(代码本),这些代码本向量可被控地进行采样,从而根据视觉提示生成新声音。项目使用VQGAN的训练方法在频谱图上训练代码本,并通过GPT-2变体的transformer在视觉特征条件下自回归地采样代码本条目。这种方法可以生成长时间、相关且高保真的声音,并支持多种数据类别。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库,支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术,适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化,并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库
GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化
llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集,支持权重和激活量化,并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式,确保与vllm兼容,同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法,包括激活量化、混合精度和稀疏化技术,为模型优化提供灵活多样的选择。
buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式,保障性能与质量
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度
本项目通过llama.cpp的量化处理,满足多样硬件需求,提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合,提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况,用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants,尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细,便于用户节省存储空间并优化性能,支持多种GPU平台,适合专业用户高效部署。
voicebox-pytorch - 新一代MetaAI文本到语音模型Voicebox的Pytorch实现
GithubMetaAIPytorchSpear-TTSText-to-SpeechVoicebox开源项目
该项目实现了MetaAI的最新文本到语音模型Voicebox,利用旋转嵌入和自适应归一化技术提升模型效果。还融合了SpearTTS和Conditioned Flow Matching等技术,提高训练和采样效率。项目获得Imminent Grant资助,致力于推动开源文本到语音技术的发展,并感谢各大赞助商的支持。用户可以通过pip install命令轻松安装和使用该项目。
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