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

q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法

GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化

Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度，同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成，还可用于文本引导的图像生成，首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。

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。

ImageDream - 利用图像提示的多视角扩散方法实现创新3D内容生成

GithubImageDream三维生成人工智能图像提示多视图扩散开源项目

ImageDream是一个从单一2D图像输入生成逼真3D内容的开源项目。它结合图像提示和多视角扩散技术创建高质量3D模型，支持软阴影渲染，并提供简便的配置和安装指南。该项目展示了图像引导3D生成的最新应用，为计算机视觉和图形学研究提供了新的实验平台。

MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成

3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习

MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。

micro_diffusion - 低成本训练大规模扩散模型的开源方案

Githubdiffusion models低成本大规模模型开源开源项目模型训练

micro_diffusion是一个开源项目，旨在提供低成本训练大规模扩散模型的方法。该项目计划发布完整训练代码和模型检查点，为研究人员和AI爱好者提供实验资源。通过降低研究门槛，micro_diffusion有望促进扩散模型领域的广泛参与和创新。

Diffusion_models_from_scratch - 完整实现扩散模型的开源框架与教程

Diffusion模型GithubImageNetU-Net图像生成开源项目预训练模型

该项目提供了一个完整的扩散模型实现框架，包含DDPM、DDIM和无分类器引导模型。项目特点包括：基于ImageNet 64x64数据集的预训练模型、详细的环境配置和数据准备指南、全面的训练和推理脚本，以及多种模型架构和优化策略。开发者可以利用此框架轻松训练自定义扩散模型或使用预训练模型生成图像。

Stable-Diffusion-Android - 多环境支持的快速图片生成器

AI HordeAI绘图GithubHugging Face InferenceOpenAIStable Diffusion开源项目

Stable Diffusion AI是一款可以快速从文本或图片生成高质量图像的应用，支持AI Horde、Stable-Diffusion-WebUI、SwarmUI、Hugging Face Inference API、OpenAI、Stability AI等多种服务器环境以及本地模式，提供丰富的生成参数和图片管理功能。

awesome-stable-diffusion - 针对Stable Diffusion人工智能模型全面的资源与软件指南

AI模型GUI界面GithubStable Diffusion人工智能绘图开源项目资源库

awesome-stable-diffusion是一个针对Stable Diffusion人工智能模型的综合性资源和软件集合，提供一系列从GUI到CLI界面的安装指南，并支持NVIDIA GPU、Apple Silicon和AMD GPU等多平台。项目不仅提供必要的模型权重文件，还详述如何运行模型，同时提供多种经过更新和维护的分支版本，满足用户对功能和性能的不同需求。

swift-coreml-diffusers - Swift应用中集成Core ML实现Stable Diffusion模型

Core MLGithubStable DiffusionSwiftiOSmacOS开源项目

swift-coreml-diffusers项目展示如何在Swift应用中集成Apple的Core ML Stable Diffusion实现。该应用支持macOS和iOS设备，采用DPM-Solver++调度器提高性能。首次启动时自动下载量化Core ML模型，可利用CPU、GPU和Neural Engine加速。项目适合快速迭代开发，也可作为在Apple设备上实现AI图像生成的示例代码。

richdreamer - 基于法线-深度扩散模型的高细节文本到3D生成技术

AI生成GithubRichDreamer多视图渲染开源项目文本转3D深度扩散模型

RichDreamer是一种基于法线-深度扩散技术的文本到3D生成模型，能创建细节丰富的3D内容。它结合了多视图法线-深度和反照率扩散模型，生成高质量3D资产。项目开源了代码、预训练模型，并提供在线演示，为3D内容创作提供了实用解决方案。

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