dc-ae-f64c128-in-1.0

深度压缩自编码器提高高分辨率模型性能

Deep Compression Autoencoder 开源项目高分辨率扩散模型图像生成训练加速模型 Huggingface 残差自编码 Github

DC-AE凭借残差自编码和分阶段训练策略提升了高空间压缩率自编码器的重建精度，不仅在高分辨率扩散模型中实现了高效运行，还保持了优越的性能表现。在ImageNet 512x512测试中，DC-AE比传统SD-VAE-f8自编码器提高了19.1倍的推理速度和17.9倍的训练速度。

control_v11e_sd15_ip2p - 更好地控制扩散模型的图像处理能力

ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目扩散模型条件输入模型稳态扩散

本项目利用ControlNet v1.1提供了一种神经网络结构，能够通过附加条件控制预训练的大型扩散模型，与Stable Diffusion兼容。其支持指令化像素到像素的控制，通过边缘图、分割图和关键点等条件输入丰富图像生成方式。即便在小规模数据集下，ControlNet也能在个人设备上快速训练，相关源码及文档可在HuggingFace平台获取，适用于多种图像生成任务，提升图像处理灵活性。

DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法

CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速

DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件，主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播，适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本，提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率，DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。

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。

compression - 帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型的一套数据压缩工具

GithubTensorFlow Compression库开源项目数据压缩机器学习模型

TensorFlow Compression 提供一套数据压缩工具，帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型。该库支持高效存储数据表示，减少性能损失。主要功能包括范围编码、熵模型类以及用于数据压缩的额外TensorFlow功能和Keras层。2024年2月1日起，该库进入维护模式，适用于TensorFlow 2.14及以上版本。用户可以通过教程和论文链接深入了解有损数据压缩及模型优化方法。

FouriScale - 无需训练的高分辨率图像合成方法

FouriScaleGithub开源项目扩散模型无需训练频域分析高分辨率图像生成

FouriScale是一种基于频域分析的高分辨率图像生成方法。该技术在预训练扩散模型中引入膨胀技术和低通操作，解决了结构和尺度一致性问题。FouriScale可处理不同宽高比的文本到图像生成任务，平衡图像结构完整性和保真度，实现任意大小、高分辨率、高质量的图像生成。这种方法简单且兼容性强，为超高分辨率图像合成研究提供了新思路。

stable-diffusion-2-1-base - 基于稳定扩散技术的高质量文本到图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘图开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉

stable-diffusion-2-1-base是Stability AI开发的文本到图像生成模型，基于潜在扩散技术。该模型在大规模图像数据集上训练，可根据文本提示生成512x512分辨率的高质量图像。相比之前版本，2.1版本在图像质量和文本理解能力上有所提升。模型适用于艺术创作、设计辅助等场景，可通过Hugging Face Diffusers库轻松使用。

awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总

AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络

本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。

awesome-efficient-aigc - AIGC效率优化技术与资源汇总

AIGCGithubLLM开源项目模型压缩量化高效推理

该项目汇集了提高AI生成内容(AIGC)效率的最新技术资源，包括大语言模型(LLMs)和扩散模型(DMs)的优化方法。收录内容涵盖前沿研究论文、代码实现和综述文章，重点关注量化、微调等效率提升技术。这一持续更新的资源库为AIGC领域的研究和开发提供了全面的参考，有助于推动相关技术的进步与落地应用。

custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法

Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型

该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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