diffae

基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑

Diffusion Autoencoders 生成模型图像处理深度学习计算机视觉 Github 开源项目

diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架，用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型，支持FFHQ、LSUN等数据集，实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本，为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。

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。

ddpm-celebahq-256 - 高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型

DDPMGithubHuggingface图像合成图像降噪开源项目无条件图像生成模型深度学习

本项目使用去噪扩散概率模型，实现了高质量的图像合成，借鉴了不平衡热力学，创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配，并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分，在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm，ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型，并提供官方示例用于推理和训练。

CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成

AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节

CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成，这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。

SkyPaint-AI-Diffusion - 支持中文和英文文本输入的现代艺术图像生成工具

GithubSkyCLIPSkyPaint图像编码器开源项目扩散模型文本生成图像

SkyPaint由奇点智源开发，支持中文和英文文本输入，生成现代艺术风格的高质量图像。基于OpenAI-CLIP优化，支持多种提示词输入。用户可以在线体验SkyPaint，模型兼容stable_diffusion_1.x及相关微调版本。SkyCLIP通过多语种BERT进行训练，显著降低算力需求，提升模型性能。项目持续优化，旨在为开源社区提供便捷的复现和微调解决方案，适用于多语言图文检索和生成任务。

stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术

GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉

Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型，可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术，生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色，主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制，但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途，不适用于生成事实性或真实性内容。

imagedream-ipmv-diffusers - 多视角扩散模型用于3D图像生成

3D生成GithubHuggingfaceMVDream-diffusers使用限制图像扩散开源项目模型

该项目是ImageDream模型在diffusers中的移植版本，展示了基于图像提示的多视角扩散技术在3D生成中的能力。用户可前往GitHub获得使用指南。由Wang及其团队发布于2023年的arXiv。请注意，模型禁止用于生成或传播可能引发敌对环境的图像，或传播可能会打扰、困扰或冒犯公众，以及涉及历史或当代偏见的内容。

distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型，依靠知识蒸馏实现高质量图像生成

GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点

基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量，同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置，还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型，适配快速高效图像生成需求。

sdxl-instructpix2pix-768 - 基于SDXL的指令式图像编辑模型

GithubHuggingfaceSDXL人工智能图像生成图像编辑开源项目模型深度学习

该项目将InstructPix2Pix方法应用于Stable Diffusion XL (SDXL)模型,开发了一个能够根据文本指令精确编辑图像的AI系统。它可以执行多种图像编辑任务,如改变天空景象、转换绘画风格和调整人物年龄等。项目通过diffusers库提供简便的使用接口。作为一个实验性模型,该项目仍有优化空间,开发者欢迎用户反馈和讨论。

zero123plus-v1.1 - 高效的图像转换与创意生成

DiffusersGithubHuggingfacecudapipelinetorch图像处理开源项目模型

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