DiffusionKit

Inferenz-Tool für Diffusionsmodelle auf Apple-Silizium.

Normales ProduktBildBildgenerierungDeep Learning

DiffusionKit ist ein Open-Source-Projekt, das die lokale Inferenz von Diffusionsmodellen auf Apple-Silizium-Geräten zum Ziel hat. Durch die Konvertierung von PyTorch-Modellen in das Core-ML-Format und die Verwendung von MLX für die Bildgenerierung wird eine effiziente Bildverarbeitung ermöglicht. Das Projekt unterstützt Stable Diffusion 3 und FLUX-Modelle und kann Bildgenerierung sowie Bild-zu-Bild-Übersetzungen durchführen.

Konvertierung von PyTorch-Modellen in das Core-ML-Format für effiziente Inferenz auf Apple-Silizium-Geräten.
Bildgenerierung mit MLX
Unterstützung verschiedener Parametereinstellungen zur Steuerung des Generierungsprozesses.
Unterstützung von Stable Diffusion 3 und FLUX-Modellen
wodurch diverse Optionen für die Bildgenerierung geboten werden.
Bildgenerierung über Python-CLI oder Swift-Code
um flexible Anwendungsmöglichkeiten zu bieten.
Unterstützung der Verwendung von Seeds (Zufallszahlen) zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.
Unterstützung lokaler Checkpoints
sodass Benutzer benutzerdefinierte Modelle laden können.

Die Zielgruppe besteht hauptsächlich aus Entwicklern und Forschern
die eine effiziente Bildgenerierung auf Apple-Silizium-Geräten benötigen. Sie haben möglicherweise spezifische Anforderungen an die Bereitstellung und Inferenz von Deep-Learning-Modellen und möchten durch lokale Verarbeitung die Effizienz und Reaktionsgeschwindigkeit steigern.

Erstellung von Kunstwerken mit spezifischem Stil oder Inhalt mithilfe von DiffusionKit.
Umwandlung vorhandener Bilder in verschiedene Stile oder Szenen mithilfe der Bild-zu-Bild-Funktion.
Verwendung von DiffusionKit in Forschungsprojekten zur schnellen Prototypenentwicklung und zum Testen von Modellen.

1. Installation der notwendigen Python-Umgebung und Abhängigkeiten.
2. Installation von DiffusionKit über pip gemäß der Projektdokumentation.
3. Falls erforderlich: Herunterladen von Stable Diffusion 3 vom Hugging Face Hub und Akzeptanz der Nutzungsbedingungen.
4. Konvertierung des PyTorch-Modells in das Core-ML-Format.
5. Bildgenerierung mit dem bereitgestellten CLI-Tool oder durch Schreiben von Python/Swift-Code.

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DiffusionKit Alternativen

DiffusionKit — Inferenz-Tool für Diffusionsmodelle auf Apple-Silizium.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B ist ein einheitliches, multimodales, autoregressives Framework für Verständnis und Generierung.

Flex.1-alpha — Ein vortrainiertes, textbasiertes Bildgenerierungsmodell mit 8 Milliarden Parametern und Apache 2.0 Open-Source-Lizenz.

TryOffAnyone — Generiert ein flaches Stoffmodell aus Bildern von Personen, die Kleidung tragen.

BooW-VTON — Modelltrainings-Codebibliothek zur Verbesserung der Ergebnisse virtueller Anproben im Freien

ControlNets für Stable Diffusion 3.5 Large — Drei ControlNets-Modelle für Stable Diffusion 3.5 Large

OminiControl — Der kleinste und vielseitigste Controller für FLUX.1

Qwen2vl-Flux — Hochentwickeltes multimodales Bildgenerierungsmodell, das hochwertige Bilder auf Basis von Textprompts und visuellen Referenzen erzeugt.

FLUX.1-dev LoRA Outfit Generator — Ein KI-Modell zur Texterstellung von Bekleidungsbildern.

IC-Light V2 — Flux-basiertes IC-Light-Modell, das sich auf die Erhaltung von Bilddetails und die stilisierte Bearbeitung konzentriert.

sd3.5 — Leichtgewichtiges Inferenzmodell zur Erzeugung hochwertiger Bilder

Stable Diffusion 3.5 — Leistungsstarkes Bildgenerierungsmodell

RealAnime — LoRA-Modell basierend auf Stable Diffusion zur Erzeugung realistischer Anime-Bilder.

Omni-Zero-Couples — Null-Shot-Stilisierung von Paarporträts

Open-MAGVIT2 — Open-Source-Projekt für ein autoregressives visuelles Generierungsmodell

DeepMind — Führendes KI-Forschungsunternehmen von Google

GenWarp — Generiert Bilder aus neuen Perspektiven unter Beibehaltung der semantischen Informationen.

AuraFlow v0.3 — Open-Source Text-to-Image-Generierungsmodell

SDXL Flash — Hochleistungsfähiges Text-zu-Bild-Generierungsmodell

FaceChain — Eine Deep-Learning-Toolchain zur Generierung Ihres digitalen Zwillings.

GenAI-Kurse — KI-Lernplattform

ControlNet++ — Verbesserte Steuerbarkeit bei der Text-zu-Bild-Generierung

LaVi-Bridge — Verbindet verschiedene Sprachmodelle und visuelle Generierungsmodelle zur Text-zu-Bild-Generierung.

ComfyUI-Layerdiffusion — Benutzerdefinierte Knotenimplementierung für Layer Diffusion

Stable Diffusion Web — KI-Bildgenerator

ConsiStory — Trainingfreie, konsistente Text-zu-Bild-Generierung

SegMoE — SegMoE ist ein leistungsstarkes Framework, das stabile Diffusionsmodelle innerhalb weniger Minuten ohne Training zu Expert Mix-Modellen kombinieren kann.

SCEPTER — Open-Source-Framework zum Trainieren, Feinabstimmen und Inferenzieren von generativen Modellen

DiffusionRL — Massstabverstärktes Lernen für Diffusionsmodelle

AI Fashion Model Studio — AI-gestütztes Tool zur Erstellung professioneller Modelfotos für Ihre Bekleidungsmarke.