Awesome-Diffusion-Transformers

扩散模型与Transformer融合的前沿研究进展汇总

Diffusion Transformers AI生成计算机视觉深度学习图像合成 Github 开源项目

本列表汇总了扩散模型与Transformer架构结合的最新研究进展，涵盖图像、视频、语音和3D等多个领域。每个项目均包含发表时间、会议信息、任务类型和资源链接。列表持续更新，为研究者和开发者提供便捷途径跟踪这一快速发展的领域动态。

awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展

3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学

该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。

Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总

GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

diffusion-explainer - 将扩散模型的图像生成过程可视化的交互式工具

Diffusion-ExplainerGithub人机交互可视化工具开源项目机器学习

Diffusion-Explainer是一个交互式可视化工具，用于展示扩散模型的图像生成过程。该工具通过直观的界面呈现生成过程中的每个步骤，使用户能够深入了解模型的内部机制。由乔治亚理工学院和IBM研究院开发的这个开源项目，为AI研究人员和开发者提供了一个分析扩散模型的平台，并提供在线演示功能。

Awesome-MIM - 掩码图像建模在自监督表示学习中的应用与发展

GithubMasked Image ModelingTransformer开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

awesome-knowledge-distillation - 知识蒸馏技术研究论文资源集锦

AIGithub开源项目模型压缩深度学习知识蒸馏神经网络

项目汇集了知识蒸馏领域的学术论文，内容丰富全面。资源从早期神经网络集成研究到当前前沿方法，涉及模型压缩、迁移学习等多个相关方向。对于深入研究知识蒸馏技术的学者和工程师而言，这是一个系统化的参考资料库。

stable-diffusion-3-tiny-random - 精简版Stable Diffusion 3模型助力AI开发调试与实验

DiffusersGithubHuggingfacestable-diffusion-3图像生成开源项目模型模型调试深度学习

stable-diffusion-3-tiny-random是基于Stable Diffusion 3的精简版模型，专为AI开发调试和快速实验设计。该项目采用小型模型结构和随机初始化参数，保留原始模型核心功能。它为开发者提供轻量级环境，便于进行测试、优化和创新，无需大量计算资源。这一工具适合深度学习研究人员和AI艺术家快速验证概念和调试算法。

HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集

DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成

HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法，包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术，支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能，为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。

flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术

Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型

Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA，在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数，适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络，能够显著减少采样步骤，同时保持高质量的图像生成效果。

Transformer_Tracking - 视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态

GithubTransformer开源项目深度学习目标检测视觉跟踪计算机视觉

本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。

awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源

BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目

该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料，重点包括生成预训练Transformer（GPT）、双向编码器表示（BERT）、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具，为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法，提高自然语言处理任务的性能与效率。

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