Multi-Robot Motion Planning with Diffusion Models – “自定义数据集以优化路径规划”-用扩散模型提升机器人协作效率

《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。

Stable Video Diffusion 是一个可以本地部署的视频生成模型，旨在通过先进的生成技术创建高质量视频内容。该项目基于生成对抗网络(GAN)技术，支持多种输入格式，能够生成多样化的视频内容，并集成了多种预训练模型，便于用户快速上手。

zero_nlp 是一个专注于中文自然语言处理的项目，提供全面的NLP数据处理流程，支持多种预训练模型，具备便捷的模型训练接口以及高效的推理与评估工具，适合研究与应用开发。

MindDiffusion是一个基于MindSpore框架的扩散模型集合，支持多种任务，性能优化，包含预训练模型，可快速部署，并提供详细的文档和示例。

AntiFraudChatBot是一个基于wechaty框架和微调NLP模型的简单聊天AI，旨在提供防诈骗智能响应。它通过预训练的大模型进行自然语言处理，支持中文，并能够与用户通过微信进行互动，提供有效的防诈骗建议。

MinT 是一个轻量级、可扩展的Transformer库，专为自然语言处理任务而设计，提供易于使用的API，支持多种预训练模型，能够高效地进行模型训练和推理。

LayerTracer是一款认知对齐的分层SVG合成工具，通过扩散Transformer技术实现高效设计。它支持文本到序列和图像到序列的生成，提供多种预训练模型，涵盖4格和9格图标生成，并配备简单易用的命令行工具，能够快速将设计转化为SVG格式。

基于预训练语言模型的零样本和少样本NLP的教程，提供了一系列的示例和实用工具，用于帮助研究人员和工程师理解和应用这些技术。

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。

Qwen-VL是一个支持多种模态输入的高性能项目，旨在提供图像理解和生成能力，并具备灵活的API接口，适合多种应用场景。

该项目提供了现代深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括多种模型和算法，结合实用代码示例，适用于多种NLP任务，文档易于理解，同时持续更新最新研究成果。

Hugging Face是一个用户友好的开源平台，旨在快速构建、训练和部署AI模型与应用，无需深厚的机器学习专业知识。它支持流行框架，提供全面的文档，并专注于自然语言处理(NLP)，为AI研究人员和工程师提供不可或缺的资源。

LeRobot 是一个端到端的训练框架，专注于真实世界的机器人技术，通过 PyTorch 提供模型、数据集和工具，旨在降低机器人技术的准入门槛，使研究者和开发者能够更轻松地开发和测试机器人应用。

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。

Awesome Diffusion V2V 是一个基于扩散模型的视频编辑技术和基准测试的资源集合。该项目汇集了多种视频编辑的关键技术和方法，旨在推动视频编辑领域的研究与应用。通过提供丰富的资源列表和基准测试代码，帮助研究人员和开发者更好地理解和应用扩散模型在视频编辑中的潜力。