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。

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。

ddpm-cifar10-32 - 扩散概率模型在CIFAR10数据集上的图像生成应用

DDPMGithubHuggingface人工智能图像生成开源项目扩散模型模型深度学习

该项目实现了基于扩散概率模型的图像生成。模型利用非平衡热力学原理，在CIFAR10数据集上达到9.46的Inception分数和3.17的FID分数。项目支持DDPM、DDIM和PNDM等多种噪声调度器，可平衡生成质量和推理速度。开发者可使用预训练模型进行推理或自行训练新模型。

zero123plus-v1.1 - 高效的图像转换与创意生成

DiffusersGithubHuggingfacecudapipelinetorch图像处理开源项目模型

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。

sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型

CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型

sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型，通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库，可生成高质量的图像变体，主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本，相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现，但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。

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。

stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习

stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道，实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像，主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目，stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。

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。

SpeeD - 通过时间步长优化实现扩散模型训练加速

AI生成GithubSpeeD开源项目扩散模型深度学习训练加速

SpeeD是一种创新的扩散模型训练加速技术,通过对时间步长的深入分析和优化,将训练过程分为加速、减速和收敛三个区域。该方法采用重采样和重加权策略,实现了训练速度的显著提升。SpeeD易于与现有模型集成,能有效提高扩散模型的训练效率,为图像生成等任务提供了新的解决方案。

LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术突破图像处理新境界

AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散

LayerDiffuse是一个开源图像处理项目，专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台，未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码，为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具，LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。

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