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gflownet

基于图神经网络的离散对象生成框架

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。

flowmap - 基于梯度下降的相机姿态、内参和深度优化技术
FlowMapGithub光流开源项目深度学习相机姿态估计计算机视觉
FlowMap是一种创新的相机姿态、内参和深度估计技术,通过梯度下降优化获得高质量结果。该开源项目提供完整代码实现、预训练模型和评估数据集,支持多种数据集并提供丰富的实验配置。FlowMap在多个基准测试中表现出色,为计算机视觉和3D重建研究提供了有力支持。
FLUX.1-dev-gguf - ComfyUI环境下的高效量化图像生成模型
AI绘图ComfyUIFLUX.1-devGGUFGithubHuggingface开源项目模型模型量化
FLUX.1-dev-gguf是black-forest-labs/FLUX.1-dev模型的GGUF量化版本,主要用于文本到图像的生成。此模型与ComfyUI-GGUF自定义节点完全兼容,并严格遵守原始许可条款。它为ComfyUI环境中的图像创作者提供了高效的生成工具。模型文件可以轻松部署到ComfyUI/models/unet目录中。通过量化技术,FLUX.1-dev-gguf在保持原模型性能的同时,提高了运行效率,使其成为图像生成任务的理想选择。
FLUX.1-dev-Controlnet-Union - 多控制模式文本到图像生成技术
FLUX.1-devGithubHuggingface图像生成开源社区开源项目控制模式模型模型训练
FLUX.1-dev-Controlnet-Union是一个整合多种控制模式的文本到图像生成工具,支持canny、tile、depth等模式。当前已经发布beta版本,旨在推动开源社区及Flux生态系统的发展。尽管模型仍在训练中,但在多ControlNets集成方面已展示出优异性能。使用FluxMultiControlNetModel,可以在特定条件下实现高效图像生成。推荐从GitHub获取最新版本以获得最佳支持。
FLUX.1-schnell-gguf - 基于FLUX.1-schnell的GGUF转换图像生成模型
AI生成ComfyUIFLUXGithubHuggingface图像生成开源项目模型模型量化
FLUX.1-schnell-gguf是一个基于black-forest-labs/FLUX.1-schnell模型的GGUF格式转换项目,通过与ComfyUI-GGUF自定义节点集成实现文本到图像的生成。模型支持多种量化类型,安装时需将文件放置于ComfyUI/models/unet目录。该项目采用Apache-2.0开源协议发布,可用于图像生成相关的开发和研究工作。
flowframes - 视频插值工具,支持多种AI模型
DAIN NCNNFLAVR PytorchFlowframesGithubRIFE NCNN开源项目视频插帧
Flowframes是一个Windows视频插值工具,兼容RIFE(Pytorch & NCNN)、DAIN(NCNN)和FLAVR(Pytorch)多种AI实现。作为开源捐赠软件,用户可在itch.io免费下载旧版本或通过Patreon获取最新测试版本。无需复杂配置,支持自动下载依赖。配备Nvidia GPU的用户建议使用CUDA实现以优化性能。
FLUX.1-dev-Controlnet-Canny - 多尺度图像生成技术的应用及其未来潜力
ControlNetDiffusersFLUX.1-devGithubHuggingfacefuturistic开源项目文本生成图像模型
FLUX.1-dev-Controlnet-Canny项目实现了首个版本的训练,提供在多尺度下的图像生成能力。该项目依托ControlNet和Diffusers技术,以1024x1024像素规模进行训练,使用8x8的批量大小和30K次训练步数,确保模型生成稳定且高质量的图像。支持最新的Diffusers版本运行,适合生成具有未来感的都市图像演示,具有极大的应用潜力。
2_rectified_flow_from_sd_1_5 - 基于Stable Diffusion微调的快速文本生成图像模型
AI绘图GithubHuggingfaceInstaFlowStable Diffusion开源项目文本生成图像模型深度学习
2-Rectified Flow模型是对Stable Diffusion 1.5的改进,采用文本条件重流技术实现快速高质量图像生成。项目在GitHub开源,提供了完整的训练过程、MS COCO 2017数据集上的评估结果以及使用方法。该模型在少步生成和图像质量方面都有出色表现,为文本到图像生成领域贡献了新的解决方案。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库,连接NetworkX和PyTorch Geometric,提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理,并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用,适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库,旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理,并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库
GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络
PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。
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