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。

为 Hugging Face diffusers 提供注意力图提取与可视化工具，方便查看 Stable Diffusion 文生图时文本如何影响图像区域。

用 torchao 和 diffusers 优化扩散模型的端到端教程，覆盖推理加速和 FP8 训练，帮你在 Flux 等文生图模型上省显存、提速度。

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。

一行代码就能把 GPT 换成任意开源大模型，统一推理 API 支持云端、本地和笔记本部署，覆盖语言、语音和多模态模型。

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。

为 Transformers、Diffusers 等模型提供硬件加速与量化、ONNX 导出等优化工具，让推理和训练在各类硬件上跑得更快。

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。

在 Apple Silicon 上用 MLX 原生跑 FLUX、Qwen-Image 等前沿图像与视频生成模型，省去 PyTorch 依赖，让 Mac 本地出图更顺畅。

基于 FLUX 扩散 Transformer 的身份保持图像生成工具，上传几张人脸照片就能在换场景、换风格时保持长相一致，适合做个性化写真和照片重绘。

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。

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。

Intel 开源的模型量化工具，用训练后量化的低成本达到量化感知训练级别的精度，支持 int4、GGUF、MXFP4 等格式，可直接对接 vLLM、SGLang 推理。

一款简单易用、高性能的 AI 部署框架，支持 ONNX Runtime、MNN、昇腾等多种推理后端，用低代码方式把深度学习模型和生成式 AI 应用部署到各类硬件上。

基于 Diffusers 的实时扩散模型演示应用，用潜在一致性模型把文生图做到近乎即时的出图，并通过 MJPEG 推流展示生成过程。

面向开发者的模型优化框架，能对扩散模型、LLM、语音识别等模型做压缩加速，以极低改造成本换来更快、更省资源的推理。

让 HuggingFace 上的 Transformers 和 Diffusers 模型无缝跑在昇腾 MindSpore 上，省去手动迁移适配的麻烦，并支持加速。

自托管的生成式 AI 网页界面，集成 30 多种模型，覆盖图像、视频、音频生成，用浏览器就能统一调用，省去逐个搭建环境的麻烦。

用 Hugging Face diffusers 把扩散模型从图像搬到音频，能直接训练和生成音乐片段，省去自己搭扩散流程的麻烦。

把 Hugging Face 的 Transformers、Diffusers 等模型接到 Intel 的 OpenVINO 等优化工具上，加速 CPU/GPU 推理，覆盖 LLM、语音识别、语音合成和多模态模型。

统一封装 Flow-Matching 模型的微调流程，支持图像与视频生成，并集成强化学习，省去自己搭训练脚本的麻烦。

一个通用图像生成框架，用上下文学习统一处理多种域内任务，并能泛化到未见过的任务，已合入 diffusers 官方流水线。

多主体 LoRA 融合方法，在测试时通过自适应 token 级路由把多个 LoRA 组合起来，让扩散模型一次生成多个指定主体。