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Protein生成和优化的扩散模型工具

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。

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。
AlbedoBase - Diffusers库模型管理和部署框架
AI模型GithubHuggingfacediffusers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估
AlbedoBase是基于Diffusers库开发的模型管理框架。它提供模型卡片功能,自动生成模型描述和使用说明。支持上传、分享预训练模型,可直接使用或进行下游任务微调。框架还包含模型评估和环境影响分析,有助于提高模型可解释性。AlbedoBase简化了深度学习模型的管理和部署流程。
automatic - 稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现
GithubSD.NextStable Diffusion多平台开源项目扩展功能模型支持
该项目提供了多种后端和用户界面、高级扩展功能,支持多种扩散模型并具有跨平台兼容性。包括文本、图像和视频处理的内置控制,优化处理性能,支持最新的torch技术。具有企业级日志记录和现代化UI,兼容Windows、Linux、MacOS等系统,支持nVidia、AMD和IntelArc等硬件平台。自动更新与依赖管理功能简化了安装和更新过程,确保在多种使用场景下性能最佳。
stable-diffusion-colab - Stable Diffusion Hyper-SDXL模型在Colab上的简易部署与使用
AI绘图ColabGithubStable Diffusion开源项目文本生成图像深度学习
该项目为Stable Diffusion Hyper-SDXL模型提供了Colab部署方案。用户可通过简单的文本提示生成高分辨率创意图像,如火星上骑马的宇航员或埃菲尔铁塔前用餐的皮卡丘。项目采用先进的潜在扩散模型技术,并集成了LCM-LoRA加速模块,有效提升了图像生成效率。
diffwave - 神经网络驱动的语音及波形快速合成技术
DiffWaveGithub开源项目波形合成器神经声码器语音合成预训练模型
DiffWave是一种基于迭代精细化的神经语音合成器,能从高斯噪声生成语音。支持多GPU和混合精度训练,提供命令行和程序化推理接口,并配有模型和音频样本。
DiffSynth-Studio - 多功能扩散模型引擎 支持长视频合成与图像生成
AI绘画DiffSynth StudioGithub图像合成开源项目扩散模型视频生成
DiffSynth Studio是一款开源的扩散模型引擎,整合了ExVideo、Stable Diffusion 3和Kolors等多种AI模型。该引擎支持长视频合成、高分辨率图像生成、卡通渲染和视频风格化等功能。项目持续更新,重点探索扩散模型在视频合成领域的应用潜力。
DiffGesture - 音频驱动协同语音手势生成的扩散模型框架
AI动画Github开源项目扩散模型计算机视觉语音驱动手势生成跨模态学习
DiffGesture是一个基于扩散模型的框架,旨在生成与音频同步的协同语音手势。该框架通过扩散条件生成过程和音频-手势变换器捕捉跨模态关联,并使用手势稳定器和无分类器引导保持时间一致性。DiffGesture生成的手势具有良好的模式覆盖和音频相关性,在多个数据集上展现出优秀性能。
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。
diffusionbee-stable-diffusion-ui - 为Mac用户提供简便的Stable Diffusion本地运行工具,支持多模型和无依赖一键安装
Diffusion BeeGithubMacOSStable Diffusion图像处理开源项目机器学习
Diffusion Bee在Mac上简便运行Stable Diffusion,支持Intel和M1/M2芯片,无需其他软件或技术知识,采用一键安装,确保数据隐私。主要功能涵盖图像生成、多模型支持、图像放大和历史记录,提供全面便捷的图像生成体验。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架,支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间,stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA,并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline,是加速PyTorch推理的有效工具。
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