DiffusionKit

Herramienta de inferencia de modelos de difusión que se ejecuta en chips Apple Silicon.

Producto ComúnImagenGeneración de imágenesAprendizaje profundo

DiffusionKit es un proyecto de código abierto que tiene como objetivo proporcionar capacidad de inferencia local de modelos de difusión para dispositivos con chips Apple Silicon. Al convertir modelos PyTorch al formato Core ML y utilizar MLX para la generación de imágenes, logra una eficiente capacidad de procesamiento de imágenes. El proyecto admite los modelos Stable Diffusion 3 y FLUX, permitiendo la generación de imágenes y la conversión de imagen a imagen.

Convertir modelos PyTorch al formato Core ML para una inferencia eficiente en dispositivos con chips Apple Silicon.
Utilizar MLX para la generación de imágenes
admitiendo varios ajustes de parámetros para controlar el proceso de generación.
Admitir los modelos Stable Diffusion 3 y FLUX
ofreciendo diversas opciones de generación de imágenes.
Generar imágenes a través de una CLI de Python o código Swift
proporcionando un uso flexible.
Admitir el uso de semillas (seed) para asegurar la reproducibilidad de los resultados.
Admitir el uso de puntos de control locales
permitiendo a los usuarios cargar modelos personalizados.

El público objetivo principal son los desarrolladores e investigadores que necesitan generar imágenes de forma eficiente en dispositivos con chips Apple Silicon. Es posible que tengan necesidades específicas en cuanto a la implementación e inferencia de modelos de aprendizaje profundo
y deseen mejorar la eficiencia y la velocidad de respuesta mediante el procesamiento local.

Utilizar DiffusionKit para generar obras de arte con un estilo o contenido específico.
Convertir imágenes existentes a diferentes estilos o escenas mediante la función de imagen a imagen.
Utilizar DiffusionKit en proyectos de investigación para el rápido prototipado y prueba de modelos.

1. Instalar el entorno y las dependencias necesarias de Python.
2. Instalar DiffusionKit usando pip
según la documentación del proyecto.
3. Si es necesario
descargar desde Hugging Face Hub y aceptar las condiciones de uso de Stable Diffusion 3.

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DiffusionKit Alternativas

DiffusionKit — Herramienta de inferencia de modelos de difusión que se ejecuta en chips Apple Silicon.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B es un nuevo marco autorregresivo que unifica la comprensión y la generación multimodales.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

Flex.1-alpha — Un modelo de preentrenamiento para generar imágenes a partir de texto, con 8 mil millones de parámetros y licencia de código abierto Apache 2.0.

Mundos de Frames — Frames es un modelo base de generación de imágenes de alta gama de Runway, que ofrece un control de estilo y una fidelidad visual sin precedentes.

TryOffAnyone — Modelo de aprendizaje profundo para generar imágenes de telas desplegadas a partir de imágenes de personas vestidas.

BooW-VTON — Repositorio de código para entrenar modelos que mejoran el efecto de la prueba virtual de ropa al aire libre.

ControlNets para Stable Diffusion 3.5 Large — Tres modelos ControlNets para Stable Diffusion 3.5 Large

OminiControl — Controlador mínimo y universal para FLUX.1

Qwen2vl-Flux — Modelo de generación de imágenes multimodales avanzado que combina indicaciones de texto y referencias visuales para generar imágenes de alta calidad.

Generador de atuendos FLUX.1-dev LoRA — Modelo de IA para generar imágenes de ropa a partir de texto

IC-Light V2 — Modelo IC-Light basado en Flux, enfocado en la preservación de detalles y el procesado de estilo en imágenes.

sd3.5 — Modelo de inferencia ligero para generar imágenes de alta calidad

Stable Diffusion 3.5 — Poderoso modelo de generación de imágenes

RealAnime — Modelo LoRA basado en Stable Diffusion para generar imágenes de estilo anime realistas.

CogView3-Plus-3B — Modelo de generación de imágenes a partir de texto, compatible con la generación de imágenes de alta resolución.

Omni-Zero-Parejas — Creación de retratos de parejas estilizados con cero ejemplos

Open-MAGVIT2 — Proyecto de modelo de generación de imágenes autoregresivo de código abierto

DeepMind — Empresa líder en investigación de inteligencia artificial perteneciente a Google

GenWarp — Genera imágenes desde una nueva perspectiva, manteniendo la información semántica.

AuraFlow v0.3 — Modelo de generación de imágenes a partir de texto de código abierto

x-flux — Conjunto de scripts de entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo

SD3-ControlNet-Canny — Un modelo de aprendizaje profundo para generar imágenes.

SDXL Flash — Modelo de generación de imagen a partir de texto de alto rendimiento

FaceChain — Cadena de herramientas de aprendizaje profundo para generar tu gemelo digital.

CoreNet — CoreNet es una biblioteca para entrenar redes neuronales profundas.

ControlNet++ — Mejora el control en la generación de imágenes a partir de texto

SDXS — Modelo de difusión potencial en tiempo real de un solo paso, con control de generación mediante condiciones de imagen.

img2img-turbo — img2img-turbo es una versión mejorada de img2img, diseñada para la conversión rápida de imagen a imagen.