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。

zero123-diffusers - 单图转3D模型的AI技术突破

3D对象GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能图像生成开源项目模型研究模型

Zero-1-to-3项目展示了AI领域的重要进展，实现从单一2D图像到3D模型的转换。基于Stable Diffusion技术，该项目为研究人员提供了探索大规模模型部署和生成模型特性的新工具。尽管在真实感和文本渲染方面有待改进，但其在计算机视觉和3D建模领域的应用前景广阔。使用时需谨慎，确保符合伦理标准。

multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术，适用于低显存环境

ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目

通过瓦片扩散与VAE技术，该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像（≥2K）。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演，并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改，自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。

stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型，支持多样化创作

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术，它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体，包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域，但存在一些局限性，如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途，不应用于生成有害或违法内容。

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。

blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术

Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑

Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作，显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略，它解决了图像重建精度问题，并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比，Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快，还实现了更高的编辑精度，同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。

stable-diffusion-nvidia-docker - 基于Docker的Stable Diffusion简易部署方案

AI绘图DockerGPUGithubStable Diffusion多GPU支持开源项目

该项目为Stable Diffusion模型提供基于Docker的部署方案，适用于Ubuntu和Windows系统。通过简单的Web UI界面，用户可在GPU设备上轻松运行Stable Diffusion，支持多GPU推理、图像到图像转换和图像修复功能。项目集成了Stable Diffusion 2.0模型，为AI图像生成技术的使用提供便捷途径。

stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成

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

Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练，能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口，内置内容审核机制，主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入，使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。

perfectlevel10 - 通过稳定扩散技术革新图像生成

AI绘图GithubHuggingfacediffusersstable-diffusion图像生成开源项目文本转图像模型

PerfectLevel10结合稳定扩散和文本转图像技术，旨在提升图像生成的质量和效率。使用长尾关键词如稳定扩散和diffusers，该项目适用于多种应用场景，并提供详细的项目信息、更新和使用案例，方便用户获取所需的信息。

diffusion-explainer - 将扩散模型的图像生成过程可视化的交互式工具

Diffusion-ExplainerGithub人机交互可视化工具开源项目机器学习

Diffusion-Explainer是一个交互式可视化工具，用于展示扩散模型的图像生成过程。该工具通过直观的界面呈现生成过程中的每个步骤，使用户能够深入了解模型的内部机制。由乔治亚理工学院和IBM研究院开发的这个开源项目，为AI研究人员和开发者提供了一个分析扩散模型的平台，并提供在线演示功能。

Diffusion-Low-Light - 小波扩散模型提升低光照图像质量

GithubSiggraph Asia 2023低光照图像增强小波扩散模型开源项目深度学习计算机视觉

Diffusion-Low-Light是一个发表于Siggraph Asia 2023的开源项目，提出了基于小波扩散模型的低光照图像增强方法。该方法在LOLv1、LOLv2和LSRW等多个数据集上表现优异，与现有技术相比效果显著。项目提供预训练模型、代码和详细实施指南，在保持图像细节和自然度方面表现出色，为低光照图像处理领域带来了创新解决方案。

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