Awesome-Robotics-Diffusion开源项目 – 机器人学习与扩散模型的精选资源库

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。

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。

IDM-VTON项目旨在通过改进的扩散模型，提升服装试穿的保真度与真实感，生成高质量的虚拟试穿图像，结合高级语义与低级特征，增强视觉效果的真实性，并通过详细的文字提示优化生成结果。

《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。

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。

《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。

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

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。

PDAE是一个基于预训练扩散概率模型的无监督表示学习项目，能够高效地进行特征提取，并适用于多种数据类型的表示学习。

一种快速模仿学习工具，通过图扩散技术实现即时策略生成，帮助机器人快速学习新任务

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。

HandDiff是一种利用扩散模型进行3D手势估计的方法，结合图像和点云数据，实现精确的手势识别和追踪。该项目致力于提升虚拟现实和增强现实中的人机交互体验。

该项目致力于收集和整理基于扩散/流模型的神经采样器研究资料，为AI采样任务提供强大的工具支持。项目汇集了25篇最新前沿学术论文，涵盖了从基础理论到应用实践的各个方面，包括ICLR、NeurIPS等顶级会议的成果，具有极高的学术价值。此外，项目还提供了丰富的代码资源，帮助用户快速上手实践。

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。

一个强大的Blender插件，利用扩散模型实现自动化纹理生成。该插件能够直接在Blender内为3D模型生成高质量的纹理，同时支持局部重绘、LoRA模型和IP-Adapter的应用。通过深度ControlNet技术，确保生成的纹理与3D几何特征相符，且支持多纹理着色和UV投影等高级功能，极大地提升了3D创作的效率和质量。