dmps开源项目 – 基于扩散模型的后验采样

集成了 TeaCache 的 ComfyUI 插件，用于加速图像、视频和音频扩散模型的推理过程，支持多种模型，并提供了简单的安装方法和推荐配置

利用torchao和diffusers优化扩散模型的端到端方案，支持推理和FP8训练，旨在提升模型的性能和效率。

AnyText 是一款支持多语言的视觉文本生成与编辑工具，能够用AI生成或编辑图片中的文字，并与图片风格保持一致，尤其支持中文。它基于扩散模型，集成了辅助潜在模块和文本嵌入模块，使用先进的训练技术，提供了大规模多语言文本图像数据集 AnyWord-3M。

本项目通过扩散模型解决多机器人在复杂环境中的路径规划问题，旨在提高机器人团队的协作效率。提供预训练模型和数据集，用户可以快速上手，并支持多种地图和场景的适应，满足不同需求。

《Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models》一书的配套资源库，包含完整的代码示例和练习答案，适合想要系统学习生成式AI的开发者使用。

DreamTalk 是一个基于扩散模型的音频驱动表达性头部生成框架，能够生成具有多种说话风格的高质量头部视频。它支持多种输入类型，包括歌曲、多种语言的语音、含噪声音频和领域外的肖像画。该项目旨在通过先进的扩散概率模型，实现精准的唇音同步和生动的表情生成，适用于学术研究和非商业用途。

自校正 LLM 控制的扩散模型，用于自动编辑任何图像或修复生成模型的文本到图像错位，无需额外训练。

DiffGS是一个功能性高斯喷溅扩散项目，旨在通过扩散模型生成高质量的图像。其核心技术围绕高斯喷溅的数学原理，能够在图像生成领域提供创新的解决方案。

Diffusion-Planner是一个创新的自动驾驶规划项目，利用扩散模型进行运动规划。该项目在nuPlan数据集上表现优异，特别是在闭环规划场景中，能够以20Hz的频率实现实时规划。它采用基于变换器的扩散模型架构，支持多模态驾驶行为建模，无需依赖基于规则的细化。项目功能包括未来轨迹生成、分类器引导确保安全性和舒适性，以及灵活的引导组合以适应不同驾驶风格。Diffusion-Planner在复杂交通场景中展现出强大的闭环性能和多样驾驶风格的鲁棒性，适用于实际应用场景。

smalldiffusion 是一个用于训练和采样扩散模型的简单易读的代码库，支持从最简单的玩具模型到最先进的预训练模型的实验。其核心代码只有不到100行，基于PyTorch框架，非常适合快速理解和实验。

Follow-Your-Emoji 是一个基于扩散模型的框架，用于生成精细可控的表情包动画。它能够根据用户提供的目标关键点序列，将静态表情包或肖像动画化。该项目支持用户自定义表情包中眉毛、嘴巴、眼睛等部位的动态，提供了高度灵活的控制方式，适合创意表达和个性化动画制作。

该项目展示了如何利用扩散模型生成高性能的神经网络参数。通过自动编码器提取潜在表示，并训练扩散模型从随机噪声合成这些表示，从而生成新的网络参数子集。

Diffuse to Choose是一种基于扩散模型的图像条件修复技术，专为虚拟试穿场景设计，能够在快速推理的同时保持高保真细节，并确保语义操作的准确性。该模型通过将参考图像的细粒度特征直接合并到主扩散模型的潜在特征图中，并使用感知损失进一步保留参考项的细节，从而在图像修复和增强方面表现出色。

HiDream-I1是HiDream.ai团队推出的开源图像生成基础模型，拥有17亿参数，采用MIT许可证。该模型在多项基准测试中（DPG-Bench/GenEval/HPSv2.1）超越SDXL、DALL-E 3等主流模型，支持秒级高质量图像生成。提供完整版、蒸馏版和极速版三种变体，适用于不同场景需求。技术层面融合扩散模型与混合专家架构（MoE），集成多模态文本编码器，在语义理解、细节渲染和风格多样性方面表现突出。

ThinkDiff是一个创新的扩散模型，通过将视觉语言模型与大型语言模型解码器对齐，简化了训练过程，并显著提升了生成图像的质量和多模态上下文推理能力。该项目在CoBSAT基准测试中取得了显著的准确率提升，仅需5小时训练，且仅使用普通图像-文本对进行训练，无需复杂的多模态数据集。