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PhiFlow

注重物理模拟与机器学习的开源仿真工具

PhiFlow模拟工具包机器学习PythonGPU执行Github开源项目

PhiFlow 是一款开源仿真工具包，专为优化和机器学习应用设计。它主要用 Python 编写，与 NumPy、PyTorch、Jax 和 TensorFlow 深度集成，利用这些框架的自动微分功能，简化涉及学习模型和物理仿真的可微函数构建。PhiFlow 特别适用于流体现象的 PDE 操作，通过联网操作支持实时可视化和交互控制，并支持 GPU 执行，为用户提供简洁、灵活且可扩展的编码体验。

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介绍相关项目
bayesian-flow-networks - 将贝叶斯方法与流网络相结合的生成模型新框架
Bayesian Flow NetworksGithub开源项目机器学习概率模型深度学习生成模型
Bayesian Flow Networks是一个结合贝叶斯方法和流网络的生成模型框架。项目提供完整代码实现，包含连续和离散数据的贝叶斯流定义，以及连续时间和离散时间的损失函数。支持MNIST、CIFAR-10和text8等数据集的训练、测试和采样。此框架在图像和文本生成任务中表现出色，为生成模型研究开辟新方向。
FlowMeter - 实验性网络流量分类与分析工具
FlowMeterGithub安全分析开源项目机器学习流量分类网络包分析
FlowMeter是一款实验性网络流量分析工具，通过检查数据包头部来分类和分析网络流量。它可将数据包和流量标记为良性或恶意，具有高准确率和低误报率。该工具还能将数据包归类为流，并提供详细的流量统计信息。FlowMeter主要面向需要在网络数据包上开发和应用机器学习模型的用户，同时作为Deepfence ThreatMapper的预过滤组件。
SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架
GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算
SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库，简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施，与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端，SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行，支持Fortran、C、C++和Python等多种语言，无需MPI即可实现运行时数据交换。
unimatch - 视觉流、立体匹配和深度估计的统一解决方案
Depth EstimationGMFlowGithubStereo EstimationTPAMI 2023Unifying Flow开源项目
该项目实现了统一的视觉流、立体匹配和深度估计模型，并在Sintel、Middlebury和Argoverse基准测试中取得了优异成绩。项目支持通过conda和pip安装，并提供预训练模型和示例脚本，可生成光流、视差和深度的预测结果。详细的训练、评估和数据集使用指南，使其适合研究人员和工程师进行深入研究和应用。
FlowVision - macOS平台的瀑布流图片浏览工具 支持视频缩略图和高效文件管理
FlowVisionGithubmacOS图片查看器开源软件开源项目文件管理
FlowVision是一款专为macOS开发的开源图片浏览工具，采用瀑布流布局呈现图片。软件支持自适应布局和深浅主题切换，提供类似Finder的文件管理功能。通过右键手势可快速浏览相邻文件夹，针对大量图片目录进行了性能优化。FlowVision还具备高质量图像缩放和视频缩略图功能，无需联网即可使用，保障用户隐私和数据安全。
comflowyspace - 开源的AI图像和视频生成工具，提供更优互动体验
AI图像生成ComflowyspaceGithub云版本开源开源项目视频生成工具
Comflowyspace是一款开源的AI图像和视频生成工具，提供比标准SDWebUI和ComfyUI更好的互动体验。支持MacOS（适用于Intel和M1版本）和Windows系统，并提供预装多种扩展的云服务，避免环境冲突，并通过云GPU执行复杂工作流程。用户可直接从Civitai选择模型，无需本地下载。详情请访问官方网站。
ControlFlow - 构建和管理AI工作流的Python框架
AI工作流ControlFlowGithubLangChainPrefect 3.0Pydantic开源项目
ControlFlow是一个Python框架，用于构建和管理AI工作流。它提供结构化的方法来定义任务并将其分配给特定的AI代理，确保每个步骤的透明和可控。通过组合任务形成复杂流程，用户能够创建符合需求的AI生成内容。ControlFlow支持多代理协作、生态系统集成和系统可观察性，适用于对稳定性和维护性有高要求的AI应用开发。
CamLiFlow - 双向相机LiDAR融合实现光流和场景流联合估计
CamLiRAFTGithub光流估计双向融合场景流估计开源项目计算机视觉
CamLiFlow和CamLiRAFT是利用双向相机-LiDAR融合进行光流和场景流联合估计的开源方法。这两种算法在FlyingThings3D和KITTI等数据集上实现了领先性能。CamLiRAFT改进了训练流程,增强了泛化能力,能够处理非刚性运动。该项目开源了预训练模型、结果和多数据集评估训练代码,为相关研究提供了有力基线。
InstaFlow - 基于Rectified Flow的单步高质量图像生成技术
GithubInstaFlow人工智能图像生成开源项目文本生成图像深度学习
InstaFlow是一种基于Rectified Flow技术的单步图像生成器。该技术能生成接近Stable Diffusion质量的图像，同时大幅降低计算资源需求。InstaFlow通过直接将噪声映射到图像，避免了扩散模型的多步采样过程，将推理时间缩短至约0.1秒，比Stable Diffusion提高了约90%的效率。此外，InstaFlow还具有高质量输出和简单高效的训练过程等特点。
awesome-flow-matching - 流匹配与随机插值技术推动生成模型创新
Flow MatchingGithub开源项目插值概率流生成模型随机插值
awesome-flow-matching项目收集了流匹配和随机插值领域的前沿研究成果，涵盖理论基础和实际应用。项目包含Flow Matching、Stochastic Interpolants等创新技术，为研究人员和开发者提供全面资源，有助于深入理解先进生成模型方法，推动人工智能领域技术进步。
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