tiny-dream

轻量级 Stable Diffusion C++ 推理库

Tiny Dream Stable Diffusion C++嵌入式图像生成 Github 开源项目

Tiny Dream 是一个轻量级的 Stable Diffusion C++ 实现，仅包含头文件且无外部依赖。该库专注于提高 CPU 效率和减少内存占用，在普通硬件上即可高效运行。Tiny Dream 内存需求低，支持多种高级功能，并提供简洁的 C++ API，便于集成到现有项目中。

文档

stable-diffusion.cpp - 纯C/C++实现的Stable Diffusion推理，支持多种模型和内存优化

Control NetESRGANGithubPhotoMakerggmlstable-diffusion.cpp开源项目

该项目基于ggml实现了轻量级纯C/C++的Stable Diffusion推理，支持SD1.x至SD3的多种模型，包括SD-Turbo和PhotoMaker。项目特色有16位和32位浮点支持、4至8位整数量化、CPU和GPU加速、Flash Attention内存优化及多平台兼容。用户可以下载可执行文件或选择手动构建，并且无需转换为.ggml或.gguf格式。

ADI-Stable-Diffusion - 基于ONNXRuntime的Stable Diffusion推理框架

C++GithubONNXRuntimeStable Diffusion开源开源项目推理引擎

ADI-Stable-Diffusion是一个C++库和命令行工具,利用ONNXRuntime加速Stable Diffusion模型推理。该项目具有小巧的包体积和高性能,支持多种采样方法和调度器,适用于不同版本的Stable Diffusion模型。它为开发者提供了便捷的工程部署方案,可用于构建灵活的图像生成和编辑应用。

tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库，适用于嵌入式系统和物联网设备

C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备

tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。

HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集

DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成

HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法，包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术，支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能，为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。

opendream - 非破坏性编辑与扩展兼容的图像生成平台

GithubOpendreamStable Diffusion图像生成开源项目扩展功能非破坏性编辑

Opendream 是一个简化 Stable Diffusion 工作流的 Web 界面，支持分层操作和非破坏性编辑，帮助用户在保留原始图像数据的同时进行灵活调整。扩展功能使得用户可以轻松编写和安装扩展，集成 ControlNet 等新功能，提升创意探索的可能性。通过保存和分享工作流，用户可以轻松协作，保持创作的连续性。Opendream 为图像生成和编辑带来了更多便捷和控制力。

dream-factory - 支持多GPU的AI艺术多线程生成工具

AI生成艺术Automatic1111Dream FactoryGithubStable Diffusion多GPU支持开源项目

Dream Factory是一个多线程GUI管理工具，适用于批量生成AI艺术作品，支持多种Stable Diffusion版本和扩展。通过与Automatic1111后端的集成，实现了自动化和远程管理，以及强大的自定义提示文件格式。适合有大量提示创意并希望快速生成各种艺术风格作品的用户。

DreamLook.ai - 快速训练和优化Stable Diffusion模型的AI服务平台

AI工具AI绘图LoRAStable Diffusion图像生成模型训练

DreamLook.ai是一个专业的AI图像生成平台，提供Stable Diffusion模型的快速fine-tuning服务。平台可在数分钟内完成模型训练，速度是传统方法的2.5倍，每日可处理数千次训练。支持SD1.5和SDXL模型的全模型fine-tuning。平台提供强大的API接口，解决GPU资源问题。此外，还有多种价格套餐可选，适应不同需求。

axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet

C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目

该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。

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。

swift-diffusion - Swift重新实现的Stable Diffusion模型

AI绘图GithubStable DiffusionSwift Diffusion开源项目深度学习移动设备优化

Swift重新实现的单文件Stable Diffusion模型，包含CLIP文本处理、UNet扩散和解码器等核心组件。项目致力于在移动设备上运行Stable Diffusion，通过内存优化和性能提升，实现与原始Python版本相当的效果。目前已完成主要模型移植，为移动AI应用开发提供新的可能。

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