基于扩散模型的控制与规划教程，深度学习在控制和规划中的应用指南，通过扩散模型生成样本，解决多模态分布匹配问题，提高训练稳定性和可扩展性。

diffuzers是一个用于🤗扩散模型的Web用户界面，致力于为用户提供简单易用的工具，以便轻松创建和处理图像。它支持多种扩散模型，用户可以实时预览生成的结果，并且能够与其他工具进行无缝集成。

本文介绍了扩散状态空间模型，这是一种用更可扩展的状态空间模型作为基础的架构，取代了传统方法。这种方法可以有效处理更高分辨率的图像，而无需进行全局压缩，从而在整个扩散过程中保留了图像的详细表征。

面向低级视觉的扩散模型相关论文资源列表，包括了各种扩散模型在低级别视觉任务中的应用，如自然图像恢复、超分辨率、修复、去雾、低光增强等。这些模型在不同领域，包括医学图像分析、遥感图像处理等方面都有应用。

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。

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。