DiffusionKit

Outil d'inférence de modèles de diffusion fonctionnant sur les puces Apple Silicon.

Produit OrdinaireImageGénération d'imagesApprentissage profond

DiffusionKit est un projet open source visant à fournir des capacités d'inférence locale de modèles de diffusion sur les appareils équipés de puces Apple Silicon. Il permet un traitement d'image efficace en convertissant les modèles PyTorch au format Core ML et en utilisant MLX pour la génération d'images. Le projet prend en charge les modèles Stable Diffusion 3 et FLUX, permettant la génération d'images et la conversion image-à-image.

Conversion des modèles PyTorch au format Core ML pour une inférence efficace sur les appareils équipés de puces Apple Silicon.
Génération d'images à l'aide de MLX
avec prise en charge de nombreux paramètres pour contrôler le processus de génération.
Prise en charge des modèles Stable Diffusion 3 et FLUX
offrant une variété d'options de génération d'images.
Génération d'images via une interface en ligne de commande Python ou du code Swift
pour une utilisation flexible.
Prise en charge de l'utilisation de graines (seed) pour garantir la reproductibilité des résultats.
Prise en charge de l'utilisation de points de contrôle locaux
permettant aux utilisateurs de charger des modèles personnalisés.

Le public cible principal est constitué des développeurs et des chercheurs qui ont besoin d'une génération d'images efficace sur les appareils équipés de puces Apple Silicon. Ils peuvent avoir des besoins spécifiques en matière de déploiement et d'inférence de modèles d'apprentissage profond
et souhaitent améliorer l'efficacité et la rapidité de réponse grâce au traitement local.

Utiliser DiffusionKit pour générer des œuvres d'art avec un style ou un contenu spécifique.
Transformer une image existante en un style ou un contexte différent grâce à la fonctionnalité image-à-image.
Utiliser DiffusionKit dans un projet de recherche pour le prototypage et les tests rapides de modèles.

1. Installez l'environnement Python nécessaire et les dépendances.
2. Installez DiffusionKit à l'aide de pip
en suivant la documentation du projet.
3. Si nécessaire
téléchargez depuis Hugging Face Hub et acceptez les conditions d'utilisation de Stable Diffusion 3.

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DiffusionKit — Outil d'inférence de modèles de diffusion fonctionnant sur les puces Apple Silicon.

CogView4-6B — CogView4-6B est un puissant modèle de génération d’images à partir de texte, axé sur la génération d’images de haute qualité.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B est un nouveau framework autorégressif unifiant la compréhension et la génération multimodales.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

Flex.1-alpha — Modèle pré-entraîné de génération d'images à partir de texte, doté de 8 milliards de paramètres et sous licence open source Apache 2.0.

Worlds of Frames — Frames est un modèle de base de génération d'images avancé développé par Runway, offrant un contrôle stylistique inégalé et une fidélité visuelle exceptionnelle.

TryOffAnyone — Modèle de génération de patrons à plat à partir d'images de personnes habillées.

BooW-VTON — Bibliothèque de code d'entraînement de modèle améliorant les effets d'essayage virtuel en extérieur

OminiControl — Contrôleur minimal et universel pour FLUX.1

Qwen2vl-Flux — Modèle de génération d'images multimodales avancé combinant des invites textuelles et des références visuelles pour générer des images de haute qualité.

Générateur de tenues FLUX.1-dev LoRA — Modèle d'IA générant des images de vêtements à partir de texte

IC-Light V2 — Modèle IC-Light basé sur Flux, axé sur la préservation des détails et le traitement stylisé des images.

CogView3-Plus-3B — Modèle de génération d'images à partir de texte, prenant en charge la génération d'images haute résolution.

Open-MAGVIT2 — Projet de modèle de génération d'images autoregressif open source

DeepMind — Société de recherche en intelligence artificielle de premier plan appartenant à Google

GenWarp — Génère des images sous de nouveaux angles de vue, tout en préservant les informations sémantiques.

x-flux — Ensemble de scripts d'entraînement de modèles d'apprentissage profond

SD3-ControlNet-Canny — Modèle d'apprentissage profond pour la génération d'images.

FaceChain — Boîte à outils d'apprentissage profond pour générer votre double numérique.

ControlNet++ — Améliore le contrôle de la génération d'images à partir de texte

img2img-turbo — img2img-turbo est une version améliorée d'img2img, conçue pour des conversions rapides d'image à image.

LaVi-Bridge — Connecte différents modèles linguistiques et modèles de génération d'images pour la génération d'images à partir de texte.

ComfyUI-layerdiffusion — Implémentation de nœuds personnalisés pour Layer Diffusion

Stable Diffusion Web — Générateur d'images IA

OOTDiffusion — OOTDiffusion est un outil open source de simulation d'essayage virtuel de vêtements hautement contrôlable.

ConsiStory — Génération d'images à partir de texte cohérente et sans entraînement supervisé

SegMoE — SegMoE est un puissant framework permettant d'assembler dynamiquement des modèles de diffusion stable en un mélange d'experts en quelques minutes, sans entraînement.

SCEPTER — Framework open source pour l'entraînement, l'optimisation et l'inférence de modèles génératifs

DiffusionRL — Apprentissage par renforcement à grande échelle pour les modèles de diffusion