Diffusion-Planner开源 – 基于扩散模型的自动驾驶实时规划方案

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。

《人体运动扩散模型》的论文代码，旨在高效生成和编辑人体运动，支持多种运动风格和动作捕捉数据。

meta-prompts是一种利用扩散模型处理视觉感知任务的方案，通过引入可学习的元提示到预训练的扩散模型中，以提取适合特定感知任务的特征。该方法旨在提高模型在各种视觉任务中的表现，支持丰富的语义信息提取，满足类别识别、深度感知和关键点感知等需求。

PGD-MOO（Preference-Guided Diffusion for Multi-Objective Offline Optimization）是一种通过训练偏好模型引导扩散模型生成帕累托最优且多样化的设计方案的方法，特别适用于多目标离线优化问题。该方法在超体积指标上与传统方法相当或更优，在 ∆-spread 指标上显著优于其他方法，适用于药物发现等高成本、慢反馈的场景。

ColorPeel是一个利用扩散模型，通过颜色和形状的分离来进行颜色提示学习的项目，旨在提高图像生成的灵活性与质量。

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。

DiffMoE是一个基于PyTorch的扩散模型项目，采用动态专家混合（MoE）架构，通过仅激活1倍参数即可超越3倍参数的密集模型。它在ImageNet上表现出色，FID50K分数低至2.30，Inception Score高达88.19，仅需700K训练步。项目主要用于图像生成任务，如类别条件生成和文本到图像生成。其核心创新包括批次级全局令牌池和动态容量预测器，能够根据噪声水平和样本复杂度智能分配计算资源。

专为物理AI设计的世界基础模型平台，旨在帮助物理AI开发者更好更快地构建物理AI系统。

AniTalker是一个开源项目，通过身份解耦的面部动作编码技术，生成生动多样的说话面部动画。它能够从单张图片和音频中生成动态视频，支持生成超过3分钟的超长视频，并且能够匹配表情和头部动作。AniTalker采用通用的运动表示法捕捉复杂面部动态，利用自监督学习策略实现精确的运动描述，并通过扩散模型生成多样且可控的面部动画。项目分为两个阶段，第一阶段聚焦于动作编码器和渲染模块的训练，第二阶段基于diffae和espnet进行扩散训练。AniTalker提供了一个demo，用户可以使用特定的音频输入和图片，生成对应的动画效果，并鼓励社区成员进行进一步的开发和贡献。

CRATE是一个完全数学可解释的白盒Transformer模型，旨在通过统一多种模型架构实现高效的稀疏率降低，已在真实世界数据集ImageNet-1K上取得接近的性能。它整合了Transformer模型、自注意力、扩散模型和降噪技术，并通过展开迭代优化导出深层网络层。

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。

AnchorCrafter 是一个基于扩散模型的视频生成系统，专注于自动生成具有主播风格的产品宣传视频。通过引入'人-物交互(HOI)'技术，解决了生成过程中物体外观细节捕捉和人-物交互控制的挑战，适用于电商主播带货风格的视频制作。

DeepCompressor是一个专为大型语言模型和扩散模型设计的模型压缩工具箱，支持多种数据类型的假量化，旨在提高模型的推理速度和效率。

RectifiedFlow是一个简单统一的PyTorch代码库，专注于扩散和流模型，提供易于使用的平台用于训练和推理，强调简洁性、灵活性和快速原型设计。

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。