tiny-dream

轻量级 Stable Diffusion C++ 推理库

Tiny Dream Stable Diffusion C++嵌入式图像生成 Github 开源项目

Tiny Dream 是一个轻量级的 Stable Diffusion C++ 实现，仅包含头文件且无外部依赖。该库专注于提高 CPU 效率和减少内存占用，在普通硬件上即可高效运行。Tiny Dream 内存需求低，支持多种高级功能，并提供简洁的 C++ API，便于集成到现有项目中。

文档

stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现，支持自定义参数

该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现，支持文本生成图像与图像生成图像的操作，允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库，适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用，并且借鉴了多个知名开源库，是学习和实践的理想资源。

stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术

Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。

tinyengine - 微控制器神经网络库优化内存和性能

GithubTinyEngine内存优化开源项目微控制器推理加速深度学习

TinyEngine是专为微控制器设计的神经网络库，通过原地深度卷积和基于块的推理等技术优化内存管理和推理性能。相比现有解决方案，TinyEngine将推理速度提升1.1-18.6倍，峰值内存减少1.3-3.6倍。作为微控制器AI应用的基础设施，TinyEngine在有限内存预算下实现了更高性能，为微控制器深度学习部署提供了有力支持。

Stable Diffusion API - 全面的AI图像生成和模型训练API服务

AI工具AI绘图APIStable Diffusion图像生成模型训练

Stable Diffusion API平台提供多样化的AI图像生成和模型训练服务。开发者可通过API轻松集成文本生成图像、图像编辑等功能,无需高端硬件即可使用。平台拥有丰富的预训练模型,支持先进的微调技术,并提供企业级服务。作为众多公司的选择,该平台为AI图像应用开发提供了便捷解决方案。

stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉

Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练，能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口，内置内容审核机制，主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入，使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。

tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架

C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习

Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。

dreamshaper-7 - 支持写实与动漫风格的Stable Diffusion图像生成模型

DreamshaperGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习

Dreamshaper-7是基于stable-diffusion-v1-5改进的图像生成模型。作为第7代版本，该模型增强了LoRA支持性能，优化了写实和动漫风格的生成效果，并改进了NSFW内容处理。模型采用Diffusers框架，支持文本生成图像功能，便于开发者快速部署应用。与早期版本相比，新版本在图像多样性和质量方面得到提升。

StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架

AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习

StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。

q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法

GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化

Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度，同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成，还可用于文本引导的图像生成，首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。

MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成

3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习

MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。

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