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Radiata

基于Diffusers的全方位稳定扩散和TensorRT加速工具

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。

stable-video-diffusion.com - Stable Video Diffusion,创新的图像转视频技术
AI工具AI视频生成Stable Video Diffusion图像转视频开源模型生成式AI
stable-video-diffusion.com介绍了Stable Video Diffusion技术,这是一种新型的图像到视频转换方法。网站详细说明了SVD和SVD-XT两种模型的特点和应用,包括它们的分辨率、帧数和帧率。作为研究预览版本,该技术主要用于教育和创意领域。网站还讨论了这项技术在广告、教育和娱乐行业的潜在应用,以及当前的技术限制。作为开源项目,网站鼓励开发者参与,推动视频生成技术的进步。
Live2Diff - 革新视频扩散模型的实时流翻译技术
AI模型GithubLive2Diff实时流处理开源项目扩散模型视频翻译
Live2Diff是一款基于视频扩散模型的实时流翻译工具。该项目采用单向时间注意力机制,结合多时间步KV缓存和深度先验技术,实现高效的视频处理。支持DreamBooth和LoRA风格迁移,并通过TensorRT优化性能。在512x512分辨率下,处理速度可达16.43 FPS,为实时视频翻译领域提供了新的技术方案。
Dreambooth-Stable-Diffusion - 使用Dreambooth-Stable-Diffusion进行个性化AI训练的指南
DreamboothGPU训练GithubJoePenna开源项目影像生成稳定扩散
Dreambooth-Stable-Diffusion项目是一个平台,支持用户在多种环境如Vast.ai、Google Colab以及本地计算机上训练AI模型。该工具适用于电影制作人、概念艺术家和设计师,用于创建和训练个性化角色和风格。项目同时提供详尽的设置指南和教程,支持多种操作环境,旨在提高工作效率和用户体验。
DiffusionKit - 为Apple Silicon优化的扩散模型推理框架
AI绘图Core MLDiffusionKitGithubMLX图像生成开源项目
DiffusionKit是一个针对Apple Silicon芯片优化的扩散模型工具包。该项目包含用于将PyTorch模型转换为Core ML格式的Python组件,以及用于设备端推理的Swift组件。通过集成MLX,DiffusionKit实现了高效的图像生成,并为Stable Diffusion 3和FLUX等模型提供了简洁的命令行和API接口。这一工具为在苹果设备上进行AI图像生成研究和应用开发提供了实用解决方案。
swift-coreml-diffusers - Swift应用中集成Core ML实现Stable Diffusion模型
Core MLGithubStable DiffusionSwiftiOSmacOS开源项目
swift-coreml-diffusers项目展示如何在Swift应用中集成Apple的Core ML Stable Diffusion实现。该应用支持macOS和iOS设备,采用DPM-Solver++调度器提高性能。首次启动时自动下载量化Core ML模型,可利用CPU、GPU和Neural Engine加速。项目适合快速迭代开发,也可作为在Apple设备上实现AI图像生成的示例代码。
diffusion_policy - 扩散模型驱动的机器人控制算法实现复杂任务执行
Diffusion PolicyGithub开源项目强化学习机器人控制模拟环境计算机视觉
Diffusion Policy是一种基于扩散模型的机器人控制算法,旨在高效执行复杂任务。该项目提供实验日志、预训练检查点和完整代码库,支持模拟环境和真实机器人的训练与评估。其代码结构便于添加新任务和方法,同时保持灵活性。研究人员可复现实验结果,并将算法应用于多种机器人控制场景。
imagedream-ipmv-diffusers - 多视角扩散模型用于3D图像生成
3D生成GithubHuggingfaceMVDream-diffusers使用限制图像扩散开源项目模型
该项目是ImageDream模型在diffusers中的移植版本,展示了基于图像提示的多视角扩散技术在3D生成中的能力。用户可前往GitHub获得使用指南。由Wang及其团队发布于2023年的arXiv。请注意,模型禁止用于生成或传播可能引发敌对环境的图像,或传播可能会打扰、困扰或冒犯公众,以及涉及历史或当代偏见的内容。
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。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术,以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩,从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇,体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
Diffusion_models_from_scratch - 完整实现扩散模型的开源框架与教程
Diffusion模型GithubImageNetU-Net图像生成开源项目预训练模型
该项目提供了一个完整的扩散模型实现框架,包含DDPM、DDIM和无分类器引导模型。项目特点包括:基于ImageNet 64x64数据集的预训练模型、详细的环境配置和数据准备指南、全面的训练和推理脚本,以及多种模型架构和优化策略。开发者可以利用此框架轻松训练自定义扩散模型或使用预训练模型生成图像。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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