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dpm-solver

扩散概率模型采样解算器

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。

diffusers - 模块化的预训练扩散模型库,支持图像、音频和3D结构生成
DiffusersGithubHuggingFace图像生成开源项目音频生成预训练扩散模型
🤗 Diffusers 是一个生成图像、音频和3D结构的预训练扩散模型库,提供易用的推理管道和可定制的模型组件。它支持多种调度器和预训练模型,适用于多种任务和应用场景,并兼容 PyTorch 和 Flax 框架。用户可以简单生成内容或训练自定义扩散模型。
dreamlike-diffusion-1.0 - 经过艺术优化的Stable Diffusion图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习模型艺术创作
Dreamlike Diffusion 1.0通过对Stable Diffusion 1.5的艺术风格优化,提供了更强的艺术创作能力。模型支持512x768等多种分辨率配置,可生成肖像和风景作品。通过Python Diffusers、Gradio界面支持多平台使用,开放非商业用途部署,商业应用需获得授权。关键词dreamlikeart可增强作品的艺术效果。
sdxl-turbo - 基于Stable Diffusion的快速AI图像生成模型
Apache许可证GithubHuggingfacediffusers图像生成开源库开源项目机器学习模型
SDXL-Turbo是基于Stable Diffusion技术开发的AI图像生成模型。该模型能快速生成高质量图像,适用于实时应用和大规模图像生成任务。SDXL-Turbo在保持图像质量的同时提高了生成速度,可在Diffusers库中使用。模型采用Apache-2.0许可证,为AI图像生成领域提供了新的工具选择。
stable-diffusion-xl-refiner-1.0 - 先进的AI图像生成和优化模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
Stable Diffusion XL Refiner 1.0是一款基于潜在扩散模型的AI图像生成和优化系统。它采用集成专家管道技术,能够生成高质量图像并进行精细优化。该模型支持文本到图像生成和图像到图像编辑,在图像质量和用户体验方面显著优于前代版本。主要适用于艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域。该模型使用两个固定的预训练文本编码器,可以根据文本提示生成和修改图像。它在图像质量和多样性方面表现出色,但仍存在一些局限性。该项目仅供研究使用,不适合生成事实性或真实的人物和事件内容。
X-Adapter - 实现旧版扩散模型插件通用兼容的适配器
ControlNetGithubStable DiffusionX-Adapter开源项目扩散模型插件兼容
X-Adapter是一个通用适配器,使旧版扩散模型(如SD1.5)的预训练插件能够直接与升级后的模型(如SDXL)兼容,无需重新训练。该项目支持ControlNet、LoRA等多种插件,提供了设置指南、推理代码和使用示例,提高了模型升级后的灵活性和效率。这为研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。
stable-diffusion-2-1-base-custom - 基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型用于图像生成
AI绘图Custom DiffusionGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型深度学习
stable-diffusion-2-1-base-custom是基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型,采用Custom Diffusion技术训练。该模型支持diffusers库,能够将文本转换为高质量图像。开发者可以通过Python代码调用模型进行图像生成。作为开源项目,它为AI艺术创作和图像生成应用提供了有力支持。然而,模型的具体训练数据和潜在局限性尚未明确。
DiffCloth - 实现干摩擦接触的可微分布料模拟
DiffClothGithub优化可微分仿真布料模拟开源项目接触摩擦
DiffCloth是一个可微分布料模拟器,基于投影动力学实现干摩擦接触。该项目提供梯度信息,提高布料相关应用的效率,如系统识别、辅助穿衣轨迹优化、闭环控制、反向设计和真实到仿真转移。DiffCloth的梯度信息能显著加速这些应用的求解过程。
controlnet-sd21-depth-diffusers - 控制稳定扩散与艺术生成的革新选择
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers开源项目控制网模型艺术语言模型
controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本,着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练,通过使用diffusers技术,提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户,强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持,确保功能实现的高质量与灵活性。
MedSegDiff - 创新医学图像分割框架
GithubMedSegDiff人工智能医学图像分割开源项目扩散模型深度学习
MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架,基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件,MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图,并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性,在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务,包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等,并提供详细使用说明和示例。
solver2d - 高效测试刚体求解器的开源项目
GithubMIT许可证Solver2D刚体求解器开源项目物理引擎
Solver2D是一个用于测试刚体求解器的开源项目,专注于刚体动力学和物理模拟。由Erin Catto开发并采用MIT许可证,项目为开发者提供了比较不同算法的平台。通过官方网站可获取详细信息和测试视频,为物理引擎开发和优化提供重要工具。
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