SpeeD

通过时间步长优化实现扩散模型训练加速

SpeeD是一种创新的扩散模型训练加速技术,通过对时间步长的深入分析和优化,将训练过程分为加速、减速和收敛三个区域。该方法采用重采样和重加权策略,实现了训练速度的显著提升。SpeeD易于与现有模型集成,能有效提高扩散模型的训练效率,为图像生成等任务提供了新的解决方案。

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介绍相关项目

stable-diffusion.cpp - 纯C/C++实现的Stable Diffusion推理，支持多种模型和内存优化

Control NetESRGANGithubPhotoMakerggmlstable-diffusion.cpp开源项目

该项目基于ggml实现了轻量级纯C/C++的Stable Diffusion推理，支持SD1.x至SD3的多种模型，包括SD-Turbo和PhotoMaker。项目特色有16位和32位浮点支持、4至8位整数量化、CPU和GPU加速、Flash Attention内存优化及多平台兼容。用户可以下载可执行文件或选择手动构建，并且无需转换为.ggml或.gguf格式。

sdxl-vae - 优化自动编码器提升图像生成细节

GithubHuggingfaceStable DiffusionVAE图像生成开源项目扩散模型模型自编码器

SDXL-VAE项目为SDXL模型提供了优化版变分自动编码器。通过增大批量大小和采用指数移动平均，新autoencoder在所有重建指标上超越原始模型。它易于集成到diffusers工作流中，提升生成图像的局部高频细节。在COCO 2017数据集评估中，SDXL-VAE在rFID、PSNR、SSIM等指标上均优于原始VAE，显著改善了图像重建质量。

Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统

AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换

Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目，专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点，并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器，适用于不同规模的GPU，可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联，系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗，为语音转换技术带来新的可能性。

stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术

Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。

TCD-SDXL-LoRA - 创新扩散模型蒸馏技术助力高质量图像快速生成

GithubHuggingfaceLoRAStable DiffusionTCD开源项目快速采样文本生成图像模型

TCD是一款基于轨迹一致性蒸馏原理的开源项目，通过少步采样技术实现快速图像生成。该技术在保持高质量生成效果的同时，支持灵活调节采样步数和细节程度。作为SDXL的扩展模型，TCD可与社区模型、LoRA、ControlNet等技术无缝集成，并解决了传统对抗训练中的模式崩溃问题。

ddpm-ema-celebahq-256 - 无条件图像生成的高效去噪扩散模型

CIFAR10DDPMGithubHuggingfaceProgressiveGAN噪声调度器图像合成开源项目模型

项目通过去噪扩散概率模型实现高质量无条件图像生成，结合无平衡态热力学概念，在CIFAR10和256x256 LSUN数据集上取得了优异的Inception和FID评分。用户可以灵活选择噪声调度器以平衡生成质量与速度，该模型也支持渐进式无损压缩，作为自动回归解码的推广。详情请参照官方推理与训练示例。

sd-vae-ft-mse - 改进稳定扩散自编码器提升图像重建效果

GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型模型微调深度学习自动编码器

sd-vae-ft-mse是一款经过微调的稳定扩散自编码器，在LAION-Aesthetics和LAION-Humans数据集上训练。该模型旨在提高图像重建质量，尤其是人脸细节。相比原始模型，它在PSNR和SSIM等指标上有明显提升，能够生成更平滑的图像。该模型可作为VAE组件轻松集成到现有的diffusers工作流中，用于稳定扩散图像生成。

perfectlevel10 - 通过稳定扩散技术革新图像生成

AI绘图GithubHuggingfacediffusersstable-diffusion图像生成开源项目文本转图像模型

PerfectLevel10结合稳定扩散和文本转图像技术，旨在提升图像生成的质量和效率。使用长尾关键词如稳定扩散和diffusers，该项目适用于多种应用场景，并提供详细的项目信息、更新和使用案例，方便用户获取所需的信息。

stable-diffusion-v1-5 - 先进的AI文本到图像生成模型

GithubHuggingfacediffusers人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响

Stable Diffusion v1.5是一款基于扩散技术的文本到图像生成模型。该模型能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像，适用于艺术创作、设计辅助等多个领域。通过简单的文本提示词，用户可以控制图像生成过程。Stable Diffusion v1.5在图像质量和多样性方面较前代有显著提升，为AI图像生成领域提供了有力支持。

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。

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