PDAE开源项目 – 基于扩散模型的无监督表示学习

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。

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。

OpenAI改进了大规模训练稀疏自动编码器的方法，以提取可解释特征并理解语言模型的神经活动。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

扩散模型的极速推理工具，能快速处理复杂的图像生成任务，提升模型运行效率

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。

Awesome-Robotics-Diffusion是一个专注于机器人学习领域扩散模型的精选资源库。它汇集了40多篇前沿的学术论文，涵盖了机器人操作、导航、规划等多种任务。该项目提供了丰富的代码和数据资源，旨在助力研究人员和开发者在机器人学习与扩散模型结合方面的研究和开发工作。

收集了大量关于条件图像合成扩散模型论文的大列表，适用于研究人员和开发者，提供丰富的研究资源和参考资料。

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。