该项目研究如何检测、解释和减轻扩散模型中的记忆现象，旨在提升模型的泛化能力和性能。
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。
Pictogenius是一个便捷的平台，用户可以通过友好的界面运行Replicate的图像模型，生成高质量的图像，支持各种稳定扩散模型。
MisguidedAttention是一个集合，旨在利用误导信息挑战大型语言模型的推理能力，主要通过修改经典思维实验和谜题来检验模型的鲁棒性。
从零开始实现 Stable Diffusion，系统性讲解其工作原理和背后的数学，并提供训练一个扩散模型的步骤。
