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DiffCloth

实现干摩擦接触的可微分布料模拟

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。

ComfyUI-layerdiffuse - ComfyUI图层扩散技术实现高级图像处理
AI绘图ComfyUIGithubLayerDiffuse图像处理图层生成开源项目
ComfyUI-layerdiffuse扩展为ComfyUI集成了LayerDiffuse的图层扩散功能,支持SDXL和SD15模型。该项目提供前景生成、背景提取和图层混合等高级操作,并包含多种工作流程示例,如RGBA前景生成、条件混合和联合生成。这些功能使得用户可以更精细地控制图像生成过程,为图像编辑和合成领域带来新的可能性。
AsyncDiff - 通过异步去噪实现扩散模型并行加速
AsyncDiffGithub加速推理开源项目异步去噪扩散模型模型并行
AsyncDiff是一种创新的扩散模型加速方案,通过将模型分割并在多设备上异步并行处理来提高效率。这种方法巧妙利用了扩散步骤间的相似性,将顺序去噪转变为异步过程,有效打破了组件间的依赖关系。AsyncDiff不仅大幅降低了推理时间,还保持了生成质量。目前已支持Stable Diffusion、ControlNet和AnimateDiff等多种主流扩散模型。
DiffSketcher - 基于文本生成高质量矢量草图的新方法
AI绘图DiffSketcherGithub向量草图合成开源项目文本引导潜在扩散模型
DiffSketcher是一个基于潜在扩散模型的文本引导矢量草图合成项目。它可以根据文本描述生成高质量的矢量草图,支持素描、油画和彩色图像等多种风格。该项目提供灵活的参数配置,如调整笔画数量和迭代次数,并支持与风格迁移技术结合。DiffSketcher为艺术创作和图像生成领域提供了新的可能性。
IMAGDressing - 虚拟试衣新技术 实现交互式个性化服装生成
GithubIMAGDressing人工智能可定制化图像生成开源项目虚拟试衣
IMAGDressing是一个创新虚拟试衣项目,采用简单架构实现交互式模块化服装生成。该项目支持逼真服装生成和场景编辑,引入了虚拟试衣任务、综合亲和度指标和IGPair数据集。IMAGDressing能灵活整合多种扩展插件,支持快速个性化定制,无需额外训练即可在短时间内完成设置,为虚拟试衣体验提供多样化选择。
DCR - 扩散模型数据复制研究与优化方法分析
Diffusion模型Github开源项目数据复制机器学习生成式AI计算机视觉
DCR项目聚焦扩散模型中的数据复制问题,整合了两篇重要论文的研究成果和代码。项目内容包括数据复制现象分析、缓解策略提出、模型微调指南、推理方法、评估指标计算以及数据集资源。这些研究成果为提升扩散模型的生成质量和原创性提供了重要参考。
DiffSharp - 开源张量库 支持可微分编程和机器学习
DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习
DiffSharp是一个开源张量库,专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发,支持嵌套和混合模式微分,提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯,支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速,适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台,可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。
blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具
Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述
Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型,实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整,并无缝融合编辑区域,减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载,供用户探索。
Diffree - 文本引导的无形状约束对象添加技术
AI绘图DiffreeGithub图像修复对象添加开源项目文本引导
Diffree是一个基于扩散模型的文本引导对象添加系统。该项目通过OABench数据集训练,能够仅依靠文本指令准确预测新对象位置并添加到图像中,同时保持背景一致性。Diffree在对象添加成功率、背景协调性和空间布局方面表现优异,为图像编辑和内容创作提供了新的可能。
mvdream-sd2.1-diffusers - 基于多视图扩散的开源3D生成模型框架
3D生成DiffusersGithubHuggingfaceMVDream人工智能多视角扩散开源项目模型
MVDream-sd2.1-diffusers是一个开源的3D内容生成框架,基于多视图扩散技术。该项目将MVDream模型移植到Diffusers库中,实现了多视角3D生成功能。通过文本提示,用户可以创建高质量的3D模型,适用于创意设计和虚拟内容制作。项目在GitHub上提供示例代码,方便快速上手。框架设计时考虑了伦理因素,避免生成具有敌意或冒犯性的内容。
modular-diffusion - 灵活可扩展的PyTorch扩散模型框架
GithubModular DiffusionPyTorch开源项目扩散模型机器学习模块化设计
Modular Diffusion是一个基于PyTorch的模块化扩散模型框架,为设计和训练自定义扩散模型提供了简洁的API。该框架支持多种噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数,并提供了预构建模块库。Modular Diffusion适用于图像生成和非自回归文本合成等多种应用场景,适合AI研究人员和爱好者使用。其模块化设计简化了新型扩散模型的创建和实验过程。
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