foldingdiff

Protein生成和优化的扩散模型工具

foldingdiff 扩散模型蛋白质生成 CATH数据集 PyTorch Lightning Github 开源项目

使用扩散模型生成新的蛋白骨架结构。提供详细的安装、数据下载和模型训练指南，支持预训练模型的加载和采样。评估生成骨架的设计性能和结构一致性，适合具备Python和PyTorch基础的研发人员使用，通过浏览器便捷地生成蛋白质结构。

awesome-stable-diffusion - 针对Stable Diffusion人工智能模型全面的资源与软件指南

AI模型GUI界面GithubStable Diffusion人工智能绘图开源项目资源库

awesome-stable-diffusion是一个针对Stable Diffusion人工智能模型的综合性资源和软件集合，提供一系列从GUI到CLI界面的安装指南，并支持NVIDIA GPU、Apple Silicon和AMD GPU等多平台。项目不仅提供必要的模型权重文件，还详述如何运行模型，同时提供多种经过更新和维护的分支版本，满足用户对功能和性能的不同需求。

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。

diffusion-forcing - 创新机器学习方法结合下一步预测和全序列扩散技术

Diffusion ForcingGithub开源项目模型训练深度学习视频预测迷宫规划

Diffusion Forcing是一种结合下一步预测和全序列扩散技术的机器学习方法。该项目为视频预测、迷宫规划和时间序列分析等任务提供了框架。通过时间注意力机制，Diffusion Forcing可生成长序列预测并在复杂环境中进行规划。该方法在Minecraft和DMLab视频数据集以及迷宫规划任务中表现优异。项目包含使用说明和预训练模型，便于研究者快速上手和复现结果。

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。

fish-diffusion - 开源框架简化TTS、SVS和SVC模型开发

AI模型Fish DiffusionGithub多说话人开源项目语音合成

Fish Diffusion是一个开源的语音合成训练框架，专注于TTS、SVS和SVC任务。基于扩散模型，它支持多说话人合成和44.1kHz高品质输出。该项目优化了代码结构，提高了训练效率，并提供完整的环境配置和使用指南。Fish Diffusion适合研究人员和开发者探索语音合成技术，同时强调负责任的AI应用。项目特点包括简化的代码结构、多设备训练支持和半精度训练，有助于提高开发效率和降低资源消耗。此外，还提供了详细的数据集准备和模型训练指南，便于用户快速上手。

SaProt_650M_PDB - 提供两种加载方式以支持深度学习蛋白质模型的灵活使用

AI绘图GithubHuggingfaceSaProtesm开源项目模型深度学习

该项目通过Huggingface和ESM GitHub两种方式提供深度学习蛋白质模型加载和使用的便捷途径，用户可以依照需求进行选择。这些方法配合详细的代码实例，有助于用户高效完成蛋白质序列的分析和应用。

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。

diffusion-nbs - 扩散模型入门资源集合

AIGithub图像生成开源项目扩散模型机器学习深度学习

diffusion-nbs项目是一个专注于扩散模型的入门资源集合。该项目提供了一系列教程和Jupyter notebooks示例，旨在帮助初学者和研究人员理解扩散模型的基本概念。内容涵盖了扩散过程的原理和实践应用，为学习者提供了扎实的基础知识，并展示了如何在各种场景中应用这一技术。

audio-diffusion - 使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐

GithubHugging Faceaudio-diffusiondiffusion modelsmel spectrogram开源项目生成音频

audio-diffusion项目使用Hugging Face的diffusers包，将扩散模型应用在音乐合成领域，不再局限于图像生成。项目介绍了条件音频生成、预训练模型的使用、Mel谱图处理，在谷歌Colab和本地环境下的训练方法。项目包含实际案例和最新更新，展示了如何用扩散模型生成和插值音频。此外，还提供了从音频文件生成Mel谱图数据集的详细指南，涵盖多种技术细节和操作方法。

BentoDiffusion - 如何使用BentoML部署和运行Stable Diffusion模型的教程

BentoMLGithubSDXL TurboStable Diffusion图像生成开源项目模型部署

本项目示例展示如何使用BentoML部署和运行Stable Diffusion模型，适用于图像生成和操作系统应用开发。需具备Python 3.9+和BentoML基础知识，并可利用Nvidia GPU进行本地测试。内容涵盖依赖安装、服务运行和BentoCloud部署，提供多个模型选择如ControlNet、Latent Consistency Model和Stable Diffusion 2等。

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