基于节点图的扩散模型图形界面与后端，支持本地快速推理和 API 调用，方便搭建和调试图像生成工作流。

基于 PyTorch 的扩散模型工具箱，统一加载和训练 Stable Diffusion、FLUX 等模型，做图像、视频、音频生成。

本地跑和训练大模型、扩散模型的图形界面，支持 GGUF、MLX 及 Qwen、DeepSeek、Gemma、FLUX 等主流模型，省去命令行配置的麻烦。

开箱即用的视频扩散模型工具箱，支持文生视频和图生视频，重点解决高质量视频训练数据不足的问题。

腾讯混元开源的大规模扩散模型，能从文本或图片直接生成高分辨率3D模型，带精细几何形状和纹理，省去手工建模流程。

用 LoRA、Adapter 等少量参数微调大模型和扩散模型，大幅降低显存与训练成本，是 Hugging Face 生态里做参数高效微调的标准库。

让视频扩散模型在普通显卡上也能跑起来，通过帧打包技术大幅降低显存占用，实现实用的长视频生成。

一站式 WebUI，基于 Diffusers 和 PyTorch 统一完成 AI 图像与视频生成、打标和后期处理，省去在多个工具间切换的麻烦。

基于 kohya-ss 训练器的 LoRA 与 Dreambooth 微调脚本，带图形界面，让扩散模型训练不用敲命令行。

从零手搓大模型全链路的教学项目，涵盖 Transformer、LLaMA、Qwen、RAG、Agent 和扩散模型，帮学习者拆开白盒子理解每个环节的实现细节。

基于下一尺度预测的自回归视觉生成模型，用GPT式架构做图像生成并击败扩散模型，代码简洁易用，附带缩放定律研究。

一套能在手机和边缘设备上本地跑大模型、扩散模型和多模态推理的生产级 SDK，覆盖 Android、iOS、Flutter，省去自己搭推理链路的麻烦。

用 Stable Diffusion 做音频驱动唇形同步，让视频或虚拟人像的口型与语音对齐，适合做数字人和视频配音。

面向 AI 研究者的开源实验环境，可在本地硬件到 GPU 集群之间无缝训练、评估和扩展大模型与扩散模型。

基于 Gradio 的 Stable Diffusion 网页界面，把文生图、图生图、局部重绘等能力做成可视化操作面板，不用写代码就能跑图像生成。

开源视频生成模型，用高效架构和训练方案降低高质量视频制作门槛，让普通开发者也能训练和部署文生视频模型。

开源的大规模视频生成模型，支持高质量文生视频，为 AIGC 视频创作提供可用的生成能力。

腾讯混元开源的大规模视频生成框架，基于扩散 Transformer 把文本提示直接生成连贯视频，适合做文生视频研究和应用落地。

开源文生视频和图生视频模型，CogVideoX 支持从文本或图片生成视频，适合搭建视频生成推理服务。

统一视频生成推理与后训练框架，支持扩散模型加速、蒸馏和微调，帮你在有限算力下更快跑出视频。

把 Nunchaku 的 4-bit 量化扩散模型推理接进 ComfyUI，让 FLUX 等模型在低显存下也能快速出图。

SANA 是英伟达开源的高效扩散生成模型与配套训练推理引擎，支持文生图、文生视频和世界模型，用线性注意力和 NVFP4 量化在低显存下实现快速生成。

把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理，支持视觉、LLM 和生成式模型，省去自己折腾底层加速的麻烦。

用低秩分支吸收离群值的 4-bit 扩散模型量化方案，让 FLUX 等大模型在低显存下也能高速出图，并已集成 ComfyUI。

LTX-Video 是 Lightricks 开源的视频生成模型，支持文生视频和图生视频，基于 DiT 扩散架构，可快速生成高质量短视频。

面向全模态模型的高效推理框架，支持图像、视频、音频生成与多模态模型服务，基于 PyTorch 提供统一的推理与部署能力。

一站式扩散模型训练工具，支持 LoRA 和图像模型微调，提供图形界面，无需写代码即可完成训练配置。

面向数据中心的分布式推理服务框架，用 Rust 编写，支持 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等后端，解决大规模 LLM 与扩散模型在生产环境下的解耦部署和请求路由问题。

面向图像、视频、音频扩散模型的通用微调工具箱，支持 Stable Diffusion、Flux 等模型，帮你在自有数据上快速训练出定制生成模型。

轻量级图像与视频生成推理框架，支持 Wan、Hunyuan、LTX 等主流视频模型及自回归扩散模型，降低多模态生成模型的部署与推理门槛。

NVIDIA 开源的扩散模型加速生成方案，用一致性模型、分布匹配蒸馏和流映射等蒸馏技术，把扩散模型的多步采样压缩到极少步数，显著提升出图速度。

一份简洁易读的扩散模型训练与采样代码，适合想搞懂扩散模型原理、动手复现图像生成流程的开发者。

开箱即用的扩散模型推理加速库，兼容 Diffusers 和 ComfyUI，通过编译优化和 LoRA 支持显著提升图像生成速度。

基于扩散模型生成逼真说话人像视频，通过连贯运动合成让口型与头部动作自然同步，适合做数字人播报和虚拟主播。

用单步扩散模型修复 3D 重建中的伪影和缺失细节，提升 NeRF 与高斯泼溅的渲染质量，出自 CVPR 2025 Oral。

轻量级虚拟试衣扩散模型，仅需不到8G显存即可生成1024×768试穿效果，训练和推理都很省资源。

只用几张图片就能让文生图扩散模型学会多个新概念，并把它们组合到同一张图里，适合做个性化图像生成和少样本微调。

面向扩散模型和全模态模型的多模态强化学习训练框架，支持 GRPO、流匹配和 vLLM 推理，用来做图像生成与多模态模型的 RLHF 训练。

从零构建的免费开源、无审查图像描述视觉语言模型，专为扩散模型训练生成高质量图片说明。

面向扩散模型的可扩展、显存优化训练框架，基于 PyTorch 和 Diffusers，让大模型微调在有限显存下也能跑起来。