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Radiata

基于Diffusers的全方位稳定扩散和TensorRT加速工具

RadiataStable DiffusionTensorRTControlNetGitGithub开源项目

Radiata 是一个基于 diffusers 的稳定扩散 WebUI，提供稳定扩散、稳定扩散 XL 和 TensorRT 加速等功能。通过简单的 Git 和 Python 安装步骤，可以快速部署并享受高效的模型推理体验。同时支持 ControlNet 插件和 Lora & Lycoris 模型扩展，增强工具的灵活性和功能性。适用于 Windows 和 Linux 系统，详细文档参见官方网站。

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介绍相关项目
stable-diffusion-deploy - 开源项目助力AI艺术生成模型的部署与扩展
AI绘图GithubLightning AppsMuseStable Diffusion开源项目生产环境部署
项目利用Lightning Apps框架，演示了稳定扩散模型在实际生产环境中的部署流程。核心功能涵盖负载均衡、GPU推理加速、性能评估及微服务协调。通过整合多租户架构、React.js界面、动态GPU处理和弹性扩展等技术，该项目为AI艺术创作领域提供了一套完整的开源解决方案。
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。
diffusers.js - JavaScript扩散模型运行库支持GPU和WebGPU
AI绘图GPU加速GithubONNXWebGPUdiffusers.js开源项目
diffusers.js是一个JavaScript库，支持在GPU和WebGPU上运行扩散模型。它适用于浏览器和Node.js环境，具有简洁的API接口。该库经过性能优化，兼容多种模型，并提供实用示例。diffusers.js的开发过程中改进了onnx runtime、emscripten和WebAssembly，为AI图像生成领域贡献了重要工具。
stable-diffusion-multi-user - 基于Stable Diffusion的多用户AI绘图服务器部署方案
API部署GPU服务器GithubStable Diffusion多用户开源项目负载均衡
这是一个基于Stable Diffusion的多用户AI绘图服务器项目，提供自动扩展、负载均衡和WebUI扩展API支持。项目包含Django API、Runpod Serverless和Replicate三种部署方案，支持多用户队列、模型切换、civitai模型和Lora等功能。开发者可以基于此项目构建自定义UI、社区功能和账户系统。
DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具
DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型
DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑，允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑，集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术，提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。
StreamMultiDiffusion - 基于区域语义控制的实时交互式图像生成
GithubStable Diffusion 3StreamMultiDiffusion实时生成开源项目文本到图像语义控制
StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复，能够显著降低生成延迟，适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架，通过预训练的文字转图像扩散模型，实现多功能且可控的图像生成，无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号，如纵横比和空间引导信号，生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程，使用一组共享参数或约束，支持局部和全局编辑，适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
stable-diffusion-webui-forge - 增强版AI图像生成平台 -，打造更快、更强大的深度学习体验
AI绘图GithubStable DiffusionWebUI Forge实验功能开发平台开源项目
Stable Diffusion WebUI Forge是原版SD WebUI的增强平台，专注于资源优化和推理加速。该项目集成了FreeU V2、ControlNet和IP-Adapter等先进特性，支持一键安装和多版本CUDA/PyTorch兼容。Forge旨在为开发者提供更友好的环境，同时为用户带来高效的AI图像生成体验。
k-diffusion - 扩散模型框架支持多种采样算法和模型架构
GithubPyTorchk-diffusiontransformer开源项目注意力机制生成模型
k-diffusion是一个基于PyTorch的扩散模型实现框架。它支持分层Transformer模型、多种采样算法和Min-SNR损失加权。该框架提供模型包装器、CLIP引导采样功能，以及对数似然、FID和KID等评估指标的计算。k-diffusion为扩散模型研究和应用提供了实用工具。
AsyncDiff - 通过异步去噪实现扩散模型并行加速
AsyncDiffGithub加速推理开源项目异步去噪扩散模型模型并行
AsyncDiff是一种创新的扩散模型加速方案，通过将模型分割并在多设备上异步并行处理来提高效率。这种方法巧妙利用了扩散步骤间的相似性，将顺序去噪转变为异步过程，有效打破了组件间的依赖关系。AsyncDiff不仅大幅降低了推理时间，还保持了生成质量。目前已支持Stable Diffusion、ControlNet和AnimateDiff等多种主流扩散模型。
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