distrifuser

高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成

DistriFusion diffusion模型并行推理高分辨率 GPU加速 Github 开源项目

DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。

Real-Time-Latent-Consistency-Model - 实时潜在一致性模型，支持多种图像转换管道

CUDAControlNetDiffusersGithubLatent Consistency ModelLoRA开源项目

此项目展示了使用Diffusers进行图像转换的实时潜在一致性模型（LCM），支持img2img、txt2img、ControlNet等多种管道。需要CUDA和Python 3.10等环境支持，提供详细的安装指南和使用示例。LCM + LoRAs可以在极少步骤内完成推理，加快处理速度。项目支持Docker部署，并提供不同平台的实时演示链接。

FabricDiffusion - 基于2D图像的高质量纹理无缝转移至3D服装

3D服装生成AI工具FabricDiffusion生成模型纹理传输高保真

FabricDiffusion可从2D服装图像中提取高质量纹理，并将其无失真地应用于各种形状的3D服装。通过去除输入纹理中的扭曲，该模型生成平面纹理图，并在各种光照条件下实现真实服装效果。经过合成数据训练，这种方法在真实世界应用中展现出优于现有技术的显著性能。

diffusion-forcing - 创新机器学习方法结合下一步预测和全序列扩散技术

Diffusion ForcingGithub开源项目模型训练深度学习视频预测迷宫规划

Diffusion Forcing是一种结合下一步预测和全序列扩散技术的机器学习方法。该项目为视频预测、迷宫规划和时间序列分析等任务提供了框架。通过时间注意力机制，Diffusion Forcing可生成长序列预测并在复杂环境中进行规划。该方法在Minecraft和DMLab视频数据集以及迷宫规划任务中表现优异。项目包含使用说明和预训练模型，便于研究者快速上手和复现结果。

dreamshaper-xl-1-0 - 基于Diffusers的AI图像生成模型支持多样化创意表达

AI模型DiffusersGithubHuggingface开源项目数据集机器学习模型模型卡片

Dreamshaper-xl-1-0是基于Diffusers框架的AI图像生成模型。该模型能根据文本描述生成图像,支持多种艺术风格和场景。它可应用于创意设计、内容创作等领域。虽然功能强大,但使用时需注意潜在的偏见和局限性。目前该模型的具体训练数据、评估结果等信息尚未公开。

MDT - MDTv2图像合成模型：更快收敛和卓越性能

GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉

MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。

stable-diffusion-2-1-realistic - Stable Diffusion 2.1衍生的高质量写实图像生成模型

DiffusersGithubHuggingfacePhotoChatStable Diffusion开源项目微调文本生成图像模型

stable-diffusion-2-1-realistic是一个基于Stable Diffusion 2.1的改进模型，专注于生成高质量的写实图像。该模型通过120对精选的图像-文本数据进行微调，能够生成逼真的人像和场景。模型支持英语提示词输入，并提供了优化的提示词模板和负面提示词建议，有助于提升输出质量。开发者可以通过Hugging Face Diffusers库集成该模型，也可使用在线推理API快速体验其功能。

stable-diffusion-3.5-large - 多模态扩散变换器模型实现高质量图像生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5人工智能模型多模态扩散变换器开源项目文本生成图像模型深度学习

Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI开发的新型文本到图像生成模型。采用多模态扩散变换器架构，改进了图像质量、排版和复杂提示理解能力。模型支持研究及部分商业用途，可通过ComfyUI、Hugging Face等多种方式使用。结合多个预训练文本编码器和QK归一化技术，在提示遵循度和图像美学质量方面表现优异。

edgeOfRealism - 逼真图像生成工具，实现照片级细节展示

CreativeML-OpenRAIL-MGithubHuggingfacediffusers开源项目技术热点模型逼真高细节

凭借稳定扩散技术，该项目通过文本到图像的方式创造高度逼真的图像，在细节丰富的创作与研究中表现出色，并在多个领域拥有应用前景。

stable-diffusion-2-inpainting - 基于扩散模型的高分辨率图像生成和修复工具

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习计算机视觉

stable-diffusion-2-inpainting是一个基于扩散模型的图像生成和修复工具。该模型能根据文本提示生成高质量图像，并支持高分辨率图像修复。它采用LAMA的掩码生成策略，结合掩码图像的VAE潜在表示作为额外条件。该模型在英语提示下效果最佳，适用于艺术创作、设计和研究等领域。然而，它也存在一些局限性，如无法生成可读文本，对复杂任务表现欠佳。使用时应注意避免生成有害或带有偏见的内容。

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