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gflownet

基于图神经网络的离散对象生成框架

GFlowNet图生成机器学习组合优化神经网络Github开源项目

gflownet是一个实现Generative Flow Network的开源框架，专注于离散和组合对象的生成，尤其适用于图结构。该项目基于图神经网络，支持多种GFN算法，提供离线和在线训练功能。gflownet包含完整的训练环境、算法实现和示例代码，可用于分子设计等任务，是研究GFN在图生成领域应用的有力工具。

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介绍相关项目
flux-controlnet-depth-v3 - 基于深度控制网络的1024分辨率图像生成控制器
ControlNetFLUXGithubHuggingface人工智能生成图像深度控制图形工作流开源项目模型
FLUX.1-dev模型的Depth ControlNet控制器，专注于1024x1024分辨率的图像生成控制。v3版本在真实度方面有显著提升，集成ComfyUI支持，提供训练脚本、配置文件和推理演示。项目支持通过GitHub仓库和ComfyUI工作流快速部署使用。
GPflow - 用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包
GPflowGaussian processGithubPythonTensorFlow开源项目
GPflow 是一个用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包，支持组合内核和现代推断。基于 TensorFlow 2.4+ 和 TensorFlow Probability，GPflow 能在 GPU 上高效运行。项目提供详细文档、社区支持和多个实际使用示例，适用于各种机器学习任务。作为开源项目，GPflow 鼓励开发者贡献代码。
awesome-normalizing-flows - 归一化流 构建复杂概率分布的新兴统计工具
Github开源项目归一化流机器学习概率分布深度学习生成模型
这个项目汇集了归一化流相关的优质资源,包括论文、应用案例、视频讲解、软件包和代码库等。归一化流是一种新兴统计技术,能通过可训练的光滑可逆变换链将简单分布转化为复杂分布。该资源库为研究人员和实践者提供了全面的参考材料,有助于深入了解和应用这一强大工具。
graph-learn - 大规模分布式图神经网络框架，兼容PyTorch和TensorFlow
GithubGraph-Learn分布式框架图神经网络大规模图数据实时推理开源项目
Graph-Learn是一款分布式框架，专为开发和应用大规模图神经网络（GNN）而设计，已成功应用于阿里巴巴的搜索推荐、网络安全和知识图谱等场景。框架包括GraphLearn-Training和Dynamic-Graph-Service模块，支持批量图采样、在线推理及流图更新功能，兼容PyTorch和TensorFlow，提供完整的GNN模型开发解决方案。
fastflow - 基于Go语言的轻量级分布式工作流框架
DAGFastflowGithubgolang分布式工作流框架开源项目
Fastflow是基于Go语言的轻量级工作流框架，提供分布式高性能解决方案。采用DAG模型定义工作流，支持高并发任务执行和水平扩展。框架具备完善的API和可观测性，适用于离线任务、集群管理等复杂场景，可高效处理海量任务。Fastflow保持轻量级特性，易于集成到现有项目中。基于协程的任务执行和Leader-Worker架构，进一步提升了框架的性能和可扩展性。
bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架
BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署
BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。
alphaflow - 蛋白质构象集生成的流匹配模型
AlphaFlowAlphaFoldGithub分子动力学开源项目生成建模蛋白质构象集
AlphaFlow是基于AlphaFold的改进版本，通过流匹配目标微调，专门生成蛋白质构象集合。它模拟实验和分子动力学集合，提供完整代码、说明和模型权重。项目还包括ESMFold的微调版本ESMFlow。这些工具有助于研究蛋白质结构多样性和动态特性，为蛋白质科学研究提供新的方法和视角。
ffn - 专为大脑组织体积EM数据集实例分割的神经网络
Flood-Filling NetworksGithubTensorFlow图像处理实例分割开源项目神经网络
Flood-Filling Networks (FFNs) 是一种专为复杂大型形状实例分割设计的神经网络模型，特别适用于大脑组织的体积电子显微镜数据集。FFN模型在处理大规模、高分辨率的神经影像数据时表现出色，能够准确识别和分割复杂的神经元结构。该开源项目在FIB-25数据集上展现了优秀性能，为神经科学研究提供了强大的分割工具，适合需要高精度神经元分割的研究人员使用。
gan - 开源生成对抗网络框架
GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标，支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用，包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用，为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎，支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术，提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型，无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理，为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
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