dmps开源项目 – 基于扩散模型的后验采样

DreamSampler结合了扩散采样和评分蒸馏技术，旨在实现图像处理中的图像生成与操控。该项目可以通过生成模型实现图像生成，并运用基于评分的技术对现有图像进行操控，提供了强大的图像编辑和生成能力。

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。

一个创新的药物分子设计AI工具，通过扩散模型学习分子的3D结构、形状、静电特性和药效团的联合分布。

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。

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。

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。

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。

《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。

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。

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。

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。

《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。

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。

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。

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。