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PyTorch-VAE

PyTorch中多种变分自编码器的实现与训练示例

PyTorch VAE变分自编码器PyTorch深度学习图像生成Github开源项目

PyTorch-VAE项目实现了多种变分自编码器（VAE），专注于结果的可重复性，包括从Vanilla VAE到VQ-VAE的众多模型。所有模型都在CelebA数据集上训练，确保一致的对比结果。代码简洁易用，支持PyTorch和PyTorch Lightning，适合研究人员和开发者快速构建、调试和优化VAE模型。

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VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法
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CompressAI - 基于PyTorch的端到端压缩研究开源库
CompressAIGithubPyTorch图像压缩开源项目深度学习评估平台
CompressAI是基于PyTorch的开源库,致力于端到端压缩研究。该库提供深度学习数据压缩的自定义组件、预训练图像压缩模型,以及评估工具用于比较学习型模型与传统编解码器。支持Python 3.8+和PyTorch 1.7+,为压缩技术研究提供了实用平台。
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blessed-sdxl-vae-fp16-fix - 改进SDXL VAE模型 提高图像质量并修复半精度问题
GithubHuggingfaceSDXLVAEsafetensors亮度对比度开源项目模型
本项目提供经过优化的SDXL VAE模型，解决了半精度计算中的NaN错误，同时通过调整对比度和亮度改善了图像质量。基于madebyollin的sdxl-vae-fp16-fix项目，结合VAE-BlessUp脚本的理念，开发了多个版本的VAE模型。这些模型适用于各种SDXL模型，尤其适合PonyDiffusionV6-XL。项目提供了不同对比度和亮度参数的版本，使用者可以根据具体需求选择最适合的VAE模型，从而获得更理想的图像生成效果。
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