一套完全开源的强文本到图像扩散模型训练配方，提供 JAX 和 PyTorch 实现，方便复现和二次开发。

把语言模型直接当作统一的多模态生成器，用自回归方式同时做文本到图像生成，省去额外扩散模型。

提供 AsymFlow、pi-Flow、GMFlow 等流匹配与扩散蒸馏算法的官方 PyTorch 实现，用于加速文本到图像生成模型的训练与推理。

DF-GAN 是 CVPR2022 提出的文本到图像生成基线，用简洁的 GAN 结构从文字描述合成图像，效果稳定且易于复现。

汇总文本到图像生成与合成领域论文、模型和资源的综述清单，方便快速了解 GAN、多模态等方向的研究进展。

汇总文本到图像生成领域的研究论文与资源，方便快速跟进扩散模型等文生图方向的进展。

整理扩散模型风格迁移最新方法的资源清单，涵盖文本到图像、文本到视频等方向，方便快速查找和对比相关论文与实现。

汇总文本到图像扩散模型可控生成方向的论文、代码与工具资源，覆盖空间控制、多概念组合和个性化生成，方便快速查找与调研。