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onediff

扩散模型加速库

onediffHF diffusersComfyUIPyTorchGPU加速Github开源项目

onediff提供开箱即用的扩散模型加速库，支持HF diffusers和ComfyUI。具备PyTorch代码编译及优化GPU内核，提升速度可达1.7倍。支持SD、SVD、LoRA等算法，兼容多种NVIDIA GPU。网站提供详细的安装与使用指南、性能对比及质量评估，适用于生产环境。了解更多关于onediff的加速方法和最新更新，以及详细的架构与功能特点。

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介绍相关项目
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。
diffusers.js - JavaScript扩散模型运行库支持GPU和WebGPU
AI绘图GPU加速GithubONNXWebGPUdiffusers.js开源项目
diffusers.js是一个JavaScript库，支持在GPU和WebGPU上运行扩散模型。它适用于浏览器和Node.js环境，具有简洁的API接口。该库经过性能优化，兼容多种模型，并提供实用示例。diffusers.js的开发过程中改进了onnx runtime、emscripten和WebAssembly，为AI图像生成领域贡献了重要工具。
k-diffusion - 扩散模型框架支持多种采样算法和模型架构
GithubPyTorchk-diffusiontransformer开源项目注意力机制生成模型
k-diffusion是一个基于PyTorch的扩散模型实现框架。它支持分层Transformer模型、多种采样算法和Min-SNR损失加权。该框架提供模型包装器、CLIP引导采样功能，以及对数似然、FID和KID等评估指标的计算。k-diffusion为扩散模型研究和应用提供了实用工具。
FastDiff - 高效生成高保真语音的快速条件扩散模型
FastDiffGithubPyTorch开源项目条件扩散模型语音合成高保真语音合成
FastDiff项目实现了一种高效生成高保真语音的条件扩散模型。该项目在GitHub上提供了开源实现和预训练模型，支持包括LJSpeech、LibriTTS和VCTK在内的多种数据集。适用于语音合成和神经语音编解码等任务，并支持多GPU并行训练。项目还提供了详细的推理和训练指南，以及预处理工具和训练配置示例。FastDiff代码参考了NATSpeech和Tacotron2等项目，广泛适用于研究和实际应用。
fast-stable-diffusion - fast-stable-diffusion：Paperspace上的A1111、ComfyUI和DreamBooth集成
A1111ComfyUIDreamBoothGithubPaperspacefast-stable-diffusion开源项目
fast-stable-diffusion项目整合了AUTOMATIC1111 Webui、ComfyUI和DreamBooth，旨在提升稳定扩散技术的效率和效果。特别感谢Scenario和Paperspace的赞助支持。点击了解更多关于DreamBooth和实现细节。
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。
diffusers - 模块化的预训练扩散模型库，支持图像、音频和3D结构生成
DiffusersGithubHuggingFace图像生成开源项目音频生成预训练扩散模型
🤗 Diffusers 是一个生成图像、音频和3D结构的预训练扩散模型库，提供易用的推理管道和可定制的模型组件。它支持多种调度器和预训练模型，适用于多种任务和应用场景，并兼容 PyTorch 和 Flax 框架。用户可以简单生成内容或训练自定义扩散模型。
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。
foldingdiff - Protein生成和优化的扩散模型工具
CATH数据集GithubPyTorch Lightningfoldingdiff开源项目扩散模型蛋白质生成
使用扩散模型生成新的蛋白骨架结构。提供详细的安装、数据下载和模型训练指南，支持预训练模型的加载和采样。评估生成骨架的设计性能和结构一致性，适合具备Python和PyTorch基础的研发人员使用，通过浏览器便捷地生成蛋白质结构。
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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