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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。

flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA,在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数,适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络,能够显著减少采样步骤,同时保持高质量的图像生成效果。
ComfyUI-TiledDiffusion - ComfyUI大尺寸图像生成与放大扩展
ComfyUIGithubTiled DiffusionTiled VAEVRAM优化大图生成开源项目
ComfyUI-TiledDiffusion扩展采用分块扩散算法和VAE技术,实现大尺寸图像生成和放大。支持SDXL模型和ControlNet,可在有限显存下处理超大图像。提供灵活参数设置,如分块大小和重叠度,以优化图像处理效果。适用于需要高质量大图生成和放大的场景。
MS-Diffusion - 基于布局引导的多主体零样本图像个性化框架
GithubMS-Diffusion图像生成多主题个性化布局引导开源项目零样本学习
MS-Diffusion是一个多主体零样本图像个性化框架,利用布局引导技术提高生成质量。该框架通过接地令牌和特征重采样器保持细节保真度,并引入多主体交叉注意力机制协调主体组合。实验显示,MS-Diffusion在图像和文本保真度方面表现优异,有助于推进个性化文本到图像生成技术的发展。
AnimateDiff - 为文本到图像模型赋予动画生成能力的即插即用模块
AnimateDiffGithub开源项目文本生成动画社区模型稳定扩散运动模块
AnimateDiff是一个即插即用模块,可将文本到图像模型转变为动画生成器,无需额外训练。通过学习可迁移的运动先验,它适用于Stable Diffusion系列的多种变体。该项目支持使用社区模型生成动画、MotionLoRA控制以及SparseCtrl RGB和草图控制等功能。AnimateDiff增强了文本到视频模型的控制能力,能生成高质量动画。
Diffus - 高精度Stable Diffusion图像生成平台
AI工具AI绘图Stable Diffusion人工智能艺术图像生成深度学习
Diffus为创意工作者提供精确控制的Stable Diffusion图像生成平台。用户可通过独特的构图控制、灯光和颜色调整等功能,轻松创作高质量图像。丰富的模型库支持多样化创作需求,适用于专业项目和个人创作。Diffus致力于帮助用户将创意概念转化为视觉作品,提升图像生成效率。
diffusion-literature-for-robotics - 扩散模型在机器人学研究中的最新进展与应用
Diffusion modelsGithub人工智能图像生成开源项目机器人学深度学习
本项目整理了扩散模型在机器人学领域的前沿研究文献和代码资源,涵盖模仿学习、视频生成等多个研究方向。资源库提供扩散模型入门教程、精选论文摘要和主题分类的机器人扩散论文集,为研究者提供全面参考。项目旨在帮助研究人员了解并应用机器人扩散技术的最新进展。
DNA-Diffusion - 扩散模型生成调控DNA序列的新方法
DNA DiffusionGithub人工智能基因组学开源项目生成模型调控序列
DNA-Diffusion项目利用扩散概率模型生成调控DNA序列。该项目开发基于文本提示的模型,生成特定细胞类型或上下文相关的DNA序列。这些序列具有特定调控特性,如细胞特异性染色质状态、基因表达水平调控或转录因子结合位点。该研究旨在深化对正常发育和疾病中DNA调控序列特性的理解。
Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架
3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散
Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架,结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线,包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型,Physics3D能优化物理参数,实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具,有助于创建更真实精确的3D场景。
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型,通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术,实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景,同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成,并在CVPR 2024上发表。
HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。
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