关键词：扩散模型
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 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。
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。
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。
汇总视频生成、编辑等方向的扩散模型资源清单，方便快速查找和跟进相关论文与项目。
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。
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。
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。
基于浅层扩散机制的歌声合成与语音合成模型，AAAI 2022 官方实现，支持 MIDI 输入生成歌声，兼顾合成质量与推理速度。
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 LTX-Video 视频生成模型接入 ComfyUI 的插件，用节点式工作流就能跑文生视频和图生视频。
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。
把视频扩散模型的推理速度提升 100–200 倍，靠一致性蒸馏、稀疏线性注意力和 SageAttention 等系统级优化，让视频生成真正跑得动。
MAGI-1 是一个大规模自回归视频生成模型，把视频拆成片段逐段预测生成，适合需要长时序连贯性的视频创作场景。
整理扩散模型相关论文、综述与分类体系的资源库，覆盖文生图、文生视频、文生 3D 等方向，方便快速定位和梳理生成式扩散模型的研究脉络。
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。
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。
在普通电脑上跑 MiniMax H3 视频生成，最低 8GB 显存加 16GB 内存就能用，还会根据硬件自动选择加速方案。
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。
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。
用 100 行 Python 代码复现各类深度学习论文，涵盖扩散模型、GAN、元学习、逆渲染等，适合通过精简代码快速理解论文核心思想。
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。
用置信度感知的姿态引导，从单张参考图生成高质量人体动作视频，解决动作视频生成中姿态不准、画面抖动的问题。
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。
汇总视频扩散模型相关论文与资源的综述清单，覆盖文本生成视频、视频编辑等方向，帮研究者快速摸清领域脉络和代表工作。
能实时生成长视频的扩散模型，支持图生视频和交互式长上下文生成，解决长视频生成速度慢、画质难兼顾的问题。
按子领域整理的扩散模型论文合集，覆盖图像编辑、分割、检测、少样本等方向，方便快速定位相关研究。
汇总扩散模型在医学影像领域的论文与资源，覆盖去噪、重建和生成任务，方便快速跟进 DDPM、NCSN 等方法的进展。
用单张 LoRA 做图像编辑，仅需 0.1% 训练数据就能在身份保持上超过 GPT-4o，4GB 显存即可运行。
用一个 Transformer 统一多模态理解与生成，既能看图回答，也能按文字生成图像，省去多模型拼接的麻烦。
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。
面向流式视频超分的一步扩散框架，用局部约束稀疏注意力和微型条件解码器把扩散超分做到实时，适合直播、视频通话等低延迟场景。
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。
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。
腾讯混元开源的图生视频模型，基于 HunyuanVideo 构建，支持自定义控制，把静态图片转成连贯视频。
腾讯开源的模型压缩工具包，支持量化、投机解码和扩散模型加速，帮你在部署大模型时降低显存占用、提升推理效率。
ImageReward 是 NeurIPS 2023 提出的文本生图人类偏好奖励模型，用人类偏好数据训练打分器，评估生成图像质量并支持 RLHF 微调扩散模型。
汇总扩散模型与强化学习结合方向的论文、代码和教程资源，方便研究者快速跟进这一交叉领域的最新进展。
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。
MIMO 是一个可控角色视频合成模型，通过空间分解建模把人物和场景拆开处理，让用户能对角色动作和画面进行精细控制。
Prism 是腾讯混元提出的动态稀疏注意力框架，让视频-音频联合生成模型能原生训练到 2K 分辨率，解决高分辨率多模态生成算力吃紧的问题。
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。
面向各类 Stable Diffusion 模型的高质量免训练图像修复方案，可作为 ComfyUI 自定义节点直接接入工作流，无需额外训练即可完成局部重绘。
一种面向视频扩散模型的免训练缓存加速方法，利用时间步嵌入判断哪些步骤可以复用计算结果，从而在不重新训练的情况下显著提升推理速度。
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