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。

diffusiondb - 大规模文本生成图像数据集，促进多领域研究

DiffusionDBGithubStable Diffusion开源项目数据集文本生成图像生成模型

DiffusionDB 是一个大规模文本生成图像数据集，包含1400万张由Stable Diffusion生成的图像，以真实用户的提示和超参数为基础。该数据集为研究生成模型与提示词的关系、检测深度伪造和设计人机交互工具提供了丰富资源，分为 DiffusionDB 2M 和 DiffusionDB Large 两个子集，满足不同需求。模块化的数据集结构使得用户可以高效加载所需部分。

LCM_Dreamshaper_v7 - 基于潜在一致性模型的高效图像生成技术

AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceLatent Consistency Models图像生成开源项目模型深度学习

LCM_Dreamshaper_v7是一种基于潜在一致性模型的文本到图像生成技术。该模型通过将分类器无关引导蒸馏到输入中，实现了在极短时间内生成高质量图像。它仅需4步推理即可生成768x768分辨率的图像，显著提高了生成效率。用户可通过Hugging Face Spaces在线体验，或使用Diffusers库在本地运行。LCM_Dreamshaper_v7为快速、高质量的图像生成提供了新的解决方案。

AsyncDiff - 通过异步去噪实现扩散模型并行加速

AsyncDiffGithub加速推理开源项目异步去噪扩散模型模型并行

AsyncDiff是一种创新的扩散模型加速方案，通过将模型分割并在多设备上异步并行处理来提高效率。这种方法巧妙利用了扩散步骤间的相似性，将顺序去噪转变为异步过程，有效打破了组件间的依赖关系。AsyncDiff不仅大幅降低了推理时间，还保持了生成质量。目前已支持Stable Diffusion、ControlNet和AnimateDiff等多种主流扩散模型。

automatic - 稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现

GithubSD.NextStable Diffusion多平台开源项目扩展功能模型支持

该项目提供了多种后端和用户界面、高级扩展功能，支持多种扩散模型并具有跨平台兼容性。包括文本、图像和视频处理的内置控制，优化处理性能，支持最新的torch技术。具有企业级日志记录和现代化UI，兼容Windows、Linux、MacOS等系统，支持nVidia、AMD和IntelArc等硬件平台。自动更新与依赖管理功能简化了安装和更新过程，确保在多种使用场景下性能最佳。

pfgmpp - 统一扩散和泊松流的生成模型框架

GithubPFGM++人工智能图像生成开源项目深度学习生成模型

PFGM++是一个统一扩散模型和泊松流生成模型的框架,通过在高维空间嵌入路径来生成数据。它可以退化为PFGM或扩散模型,并允许通过选择额外维度D来平衡模型的鲁棒性和刚性。实验显示,特定D值的PFGM++模型在CIFAR-10和FFHQ数据集上的性能超越了现有的扩散模型,并对建模误差表现出更好的鲁棒性。

Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型

3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率

Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型，采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像，包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重，并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。

AI-infinity-V1-fp16 - 采用稳定扩散的真实感图像生成模型

AI InfinityDiffusersGithubHugging FaceHuggingface开源项目文本生成图像模型稳定扩散

AI-infinity-V1-fp16项目展示了稳定扩散技术在生成真实感图像中的应用。通过Huggingface API及原创作者的示例，该模型清晰呈现文本到图像的转换能力，特别是在生成自然手部细节方面有卓越表现。了解该项目的主要特性和优势，有助于提升图像处理的创造性。

stable-diffusion-3.5-large-turbo - 高效创新的4步快速文生图AI模型

AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5图像生成开源项目模型深度学习生成式AI

Stable Diffusion 3.5大型快速版是一款基于多模态扩散变换器架构的高效文生图模型。它采用对抗性扩散蒸馏技术和三个预训练文本编码器，仅需4步即可完成推理。该模型在图像质量、文本理解、字体渲染和资源效率方面均有显著提升，适用于艺术创作、教育工具和生成模型研究等领域。模型遵循严格的安全准则和使用政策，为用户提供可靠的AI图像生成解决方案。

k-diffusion - 扩散模型框架支持多种采样算法和模型架构

GithubPyTorchk-diffusiontransformer开源项目注意力机制生成模型

k-diffusion是一个基于PyTorch的扩散模型实现框架。它支持分层Transformer模型、多种采样算法和Min-SNR损失加权。该框架提供模型包装器、CLIP引导采样功能，以及对数似然、FID和KID等评估指标的计算。k-diffusion为扩散模型研究和应用提供了实用工具。

FreeU - 扩散模型性能免费提升方法

AI优化FreeUGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习

FreeU是一种无需额外训练或资源的扩散模型优化方法。通过调整U-Net架构中的backbone和skip connection，它显著提升了样本质量。这一技术适用于SD1.4、SD1.5、SD2.1和SDXL等多种模型，为AI图像生成领域带来重要进展。FreeU的创新性获得了CVPR2024口头报告的认可。

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