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轻量级 Stable Diffusion C++ 推理库

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。

MochiDiffusion - 在macOS上本地运行Stable Diffusion生成图像的应用
Apple SiliconCore MLGithubMochi DiffusionStable DiffusionSwiftUI开源项目
Mochi Diffusion使Mac用户可以本地运行Stable Diffusion,充分利用Apple Silicon的Neural Engine来提升性能和速度,并减少内存消耗。应用具有图像生成、图像转高分辨率和离线操作等功能,还支持自定义模型,并保留生成图像的元数据。
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。
OnnxStream - 适用于低资源设备的模型运行的内存优化的推理库
GithubMistral 7BOnnxStreamStable Diffusion XLTinyLlama开源项目性能
OnnxStream专为优化内存使用而设计,支持在低资源设备上高效运行大型模型如Stable Diffusion和TinyLlama。在仅有512MB RAM的Raspberry Pi Zero 2上,实现图像生成和语言模型推理,而无需额外交换空间或磁盘写入。通过解耦推理引擎与模型权重组件,OnnxStream显著降低内存消耗,提供轻量且高效的推理解决方案。其静态量化和注意力切片技术增强了多种应用中的适应性和性能。
diffusionbee-stable-diffusion-ui - 为Mac用户提供简便的Stable Diffusion本地运行工具,支持多模型和无依赖一键安装
Diffusion BeeGithubMacOSStable Diffusion图像处理开源项目机器学习
Diffusion Bee在Mac上简便运行Stable Diffusion,支持Intel和M1/M2芯片,无需其他软件或技术知识,采用一键安装,确保数据隐私。主要功能涵盖图像生成、多模型支持、图像放大和历史记录,提供全面便捷的图像生成体验。
RunDiffusion - 云端快速实现AI艺术创作,无需代码
AI工具AI绘图Automatic1111RunDiffusionStable Diffusion云端服务
RunDiffusion 提供无需代码的云端AI工具,支持 Multiple AI应用如 Automatic1111、Fooocus 和 ComfyUI。用户在90秒内即可获得私人工作空间,利用高速GPU配置,适合创作者和企业灵活生成高质量图像,按需付费。
stable-diffusion-webui-forge - 增强版AI图像生成平台 -,打造更快、更强大的深度学习体验
AI绘图GithubStable DiffusionWebUI Forge实验功能开发平台开源项目
Stable Diffusion WebUI Forge是原版SD WebUI的增强平台,专注于资源优化和推理加速。该项目集成了FreeU V2、ControlNet和IP-Adapter等先进特性,支持一键安装和多版本CUDA/PyTorch兼容。Forge旨在为开发者提供更友好的环境,同时为用户带来高效的AI图像生成体验。
diffusion-classifier - 利用大规模文本到图像生成模型实现零样本分类
Diffusion ClassifierGithubICCV 2023Stable Diffusionzero-shot分类开源项目生成模型
本项目展示了如何利用大型文本图像生成模型如Stable Diffusion进行零样本分类,无需额外训练。该生成分类方法在多项基准测试中表现优越,超过其他扩散模型的知识提取方法。通过从ImageNet的类条件扩散模型中提取标准分类器,该模型即使在仅使用弱增强的情况下也表现出强大的分类性能和分布转移的稳健性。本研究推进了生成模型在下游任务中的应用,是对多模态组合推理能力的重要探索。
autoregressive-diffusion-pytorch - 自回归扩散模型:无向量量化的图像生成方法
GithubPyTorch图像生成开源项目深度学习神经网络自回归扩散
autoregressive-diffusion-pytorch是一个基于PyTorch的自回归扩散模型实现,源自'Autoregressive Image Generation without Vector Quantization'论文。模型支持序列和图像输入,无需向量量化即可生成高质量图像。项目提供简洁API接口,包含详细使用说明和示例代码,适合研究人员和开发者探索自回归扩散模型。
stable-diffusion-colab - Stable Diffusion Hyper-SDXL模型在Colab上的简易部署与使用
AI绘图ColabGithubStable Diffusion开源项目文本生成图像深度学习
该项目为Stable Diffusion Hyper-SDXL模型提供了Colab部署方案。用户可通过简单的文本提示生成高分辨率创意图像,如火星上骑马的宇航员或埃菲尔铁塔前用餐的皮卡丘。项目采用先进的潜在扩散模型技术,并集成了LCM-LoRA加速模块,有效提升了图像生成效率。
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