distrifuser

高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成

DistriFusion diffusion模型并行推理高分辨率 GPU加速 Github 开源项目

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。

DiffusionMat - 创新图像抠图的序列细化学习方法

DiffusionMatGithubalpha遮罩三元图图像抠图开源项目扩散模型

DiffusionMat是一种新型图像抠图框架,利用扩散模型实现从粗略到精细alpha遮罩的过渡。它将图像抠图视为序列细化学习过程,通过对trimaps添加噪声并迭代去噪来引导预测。框架的主要创新包括校正模块和Alpha可靠性传播技术,旨在提高抠图精度和一致性。DiffusionMat还采用了专门的损失函数来优化alpha遮罩的边缘精度和区域一致性。在多个图像抠图基准测试中,该方法展现出优于现有技术的性能。

denoising-diffusion-pytorch - 生成模型新方法：Pytorch中的Denoising Diffusion

Denoising Diffusion Probabilistic ModelGithubLangevin采样Pytorch开源项目扩散模型生成建模

Denoising Diffusion Probabilistic Model在Pytorch中的实现，通过去噪得分匹配估计数据分布梯度，并使用Langevin采样生成样本。这种方法可能成为GANs的有力竞争者。项目支持多GPU训练，提供详细的安装和使用指南，是研究人员和开发者的高效工具，支持1D序列数据和图像数据的生成和训练。

normal-depth-diffusion - 通用法线深度扩散模型实现高细节3D生成

3D模型AI生成GithubNormal-Depth Diffusion Model图像生成开源项目深度学习

Normal-Depth Diffusion Model是一个创新的文本到3D生成模型，采用法线深度扩散技术生成细节丰富的3D模型。该项目支持单视图和多视图生成，提供预训练权重、推理和训练代码，以及Objaverse数据集的多视图渲染图像。这一模型为3D内容创作开辟新途径，可应用于艺术设计等多个领域。

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

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练，可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究，但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供，但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。

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。

StoryDiffusion - 实现长序列图像和视频的一致性生成

AI生成GithubStoryDiffusion一致性自注意力开源项目长序列图像生成长视频生成

StoryDiffusion是一个专注于长序列图像和视频生成的AI项目。该项目采用一致性自注意力机制，实现角色连贯的图像生成，并通过运动预测器在压缩图像语义空间中预测条件图像间的运动。StoryDiffusion不仅能生成连贯的漫画，还可创作长时间、高质量的视频，为故事创作和视觉内容生成提供了新的技术方案。

DMD2 - 改进分布匹配蒸馏的快速图像合成技术

AI绘图DMD2Github图像生成开源项目文本生成图像模型蒸馏

DMD2是一种改进的分布匹配蒸馏技术，用于快速图像合成。通过消除回归损失、集成GAN损失和支持多步采样，该技术显著提升了图像生成的质量和效率。在ImageNet-64x64和COCO 2014数据集上，DMD2的FID评分超越原始模型，同时将推理成本降低500倍。此外，DMD2还能生成百万像素级图像，在少步方法中展现出卓越的视觉效果。

stable-diffusion-3.5-large-turbo-gguf - 直接量化的图像生成模型

AI社区GithubHuggingfaceStabilityAIstable-diffusion图像生成开源项目模型量化

stable-diffusion-3.5-large-turbo-gguf项目提供了对stabilityai的3.5稳定扩散模型的直接量化处理。模型文件可以在ComfyUI-GGUF自定义节点中运用，通过简单的文件部署即可实现。量化处理保持了原模型的许可证要求，提升了图像生成的运算效率，适用于文本到图像的生成任务。更多技术细节可以参考GitHub上的安装说明和量化类型概览。

ADI-Stable-Diffusion - 基于ONNXRuntime的Stable Diffusion推理框架

C++GithubONNXRuntimeStable Diffusion开源开源项目推理引擎

ADI-Stable-Diffusion是一个C++库和命令行工具,利用ONNXRuntime加速Stable Diffusion模型推理。该项目具有小巧的包体积和高性能,支持多种采样方法和调度器,适用于不同版本的Stable Diffusion模型。它为开发者提供了便捷的工程部署方案,可用于构建灵活的图像生成和编辑应用。

PAIR-Diffusion - 多模态对象级图像编辑的开源解决方案

GithubPAIR Diffusion图像编辑多模态对象级别开源项目扩散模型

PAIR-Diffusion是一个开源的多模态对象级图像编辑器。它支持外观编辑、形状修改、对象添加和变体生成等功能，可通过参考图像和文本进行控制。该项目基于PyTorch开发，兼容各种扩散模型。PAIR-Diffusion在SDv1.5上实现，并使用COCO-Stuff数据集微调。这个工具为对象级图像编辑提供了灵活精确的解决方案。

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