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dpm-solver

扩散概率模型采样解算器

DPM-SolverDPM-Solver++稳定扩散深度学习采样算法Github开源项目

DPM-Solver及其改进版DPM-Solver++是高阶解算器，专为扩散ODE设计，无需额外训练，适用于离散和连续时间的扩散模型。实验表明，DPM-Solver在10到20次函数评估内生成高质量样本。该项目已广泛应用于Stable-Diffusion、DeepFloyd-IF等知名项目，支持多种采样与扩散模型，并集成于Diffusers等流行库。

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介绍相关项目
stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现，支持自定义参数
该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现，支持文本生成图像与图像生成图像的操作，允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库，适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用，并且借鉴了多个知名开源库，是学习和实践的理想资源。
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。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。
stable-diffusion - 基于Habana Gaudi处理器实现高性能AI图像生成方案
GPU加速GithubHabanaHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目模型混合精度训练
Stable Diffusion模型在Habana Gaudi处理器上的优化配置方案。该方案集成了Hugging Face生态系统，支持高效的模型训练和部署，可在单处理器或多处理器环境下运行，适用于需要高性能图像生成的应用场景。
modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架
GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计
Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架，为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数，并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景，适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。
ddpm-celebahq-256 - 高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型
DDPMGithubHuggingface图像合成图像降噪开源项目无条件图像生成模型深度学习
本项目使用去噪扩散概率模型，实现了高质量的图像合成，借鉴了不平衡热力学，创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配，并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分，在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm，ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型，并提供官方示例用于推理和训练。
DeepCache - 免费加速扩散模型
DeepCacheGithub开源项目无训练模型加速降采样高搜索量
DeepCache通过无需训练的方式显著加速扩散模型，支持Stable Diffusion、Stable Diffusion XL、Stable Video Diffusion等。兼容多种采样算法如DDIM和PLMS，并提供详细的使用示例，用户无需修改代码即可提升性能。此外，DeepCache还支持并行推理和多GPU使用，确保高效部署和运行。
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。
awesome-diffusion-model-in-rl - 扩散模型在强化学习领域的最新研究进展汇总
Diffusion ModelGithub开源项目强化学习机器人操作离线强化学习轨迹优化
本项目汇总了强化学习领域应用扩散模型的最新研究论文，涵盖离线RL、机器人控制、轨迹规划等多个方向。持续追踪并整理扩散强化学习的前沿进展，为研究人员提供全面的参考资源。每篇论文均附有概述、代码链接和实验环境等详细信息，方便读者深入了解。
相关项目
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