DiffusionKit

Ferramenta de inferência de modelos de difusão em execução em chips Apple Silicon.

Produto ComumImagemGeração de ImagensAprendizado Profundo

O DiffusionKit é um projeto de código aberto que visa fornecer capacidade de inferência local de modelos de difusão para dispositivos com chips Apple Silicon. Ele converte modelos PyTorch para o formato Core ML e usa o MLX para gerar imagens, alcançando uma capacidade de processamento de imagens eficiente. O projeto suporta os modelos Stable Diffusion 3 e FLUX, e pode gerar imagens e realizar conversões de imagem para imagem.

Converter modelos PyTorch para o formato Core ML para inferência eficiente em dispositivos com chips Apple Silicon.
Usar o MLX para gerar imagens
suportando vários ajustes de parâmetros para controlar o processo de geração.
Suportar os modelos Stable Diffusion 3 e FLUX
oferecendo opções diversificadas de geração de imagens.
Gerar imagens por meio de CLI Python ou código Swift
oferecendo uma forma de uso flexível.
Suportar o uso de sementes (seed) para garantir a reprodutibilidade dos resultados.
Suportar o uso de checkpoints locais
permitindo que os usuários carreguem modelos personalizados.

O público-alvo principal são desenvolvedores e pesquisadores que precisam gerar imagens de forma eficiente em dispositivos com chips Apple Silicon. Eles podem ter necessidades específicas de implantação e inferência de modelos de aprendizado profundo
desejando melhorar a eficiência e a velocidade de resposta por meio do processamento local.

Usar o DiffusionKit para gerar obras de arte com estilos ou conteúdos específicos.
Converter imagens existentes em estilos ou cenários diferentes usando a funcionalidade de imagem para imagem.
Usar o DiffusionKit em projetos de pesquisa para prototipagem e testes rápidos de modelos.

1. Instale o ambiente Python necessário e as dependências.
2. Instale o DiffusionKit usando o pip
de acordo com a documentação do projeto.
3. Se necessário
baixe do Hugging Face Hub e aceite os termos de uso do Stable Diffusion 3.

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DiffusionKit Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

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DiffusionKit Alternativas

DiffusionKit — Ferramenta de inferência de modelos de difusão em execução em chips Apple Silicon.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B é uma nova estrutura autoregressiva que unifica a compreensão e a geração multimodais.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B é uma estrutura auto-regressiva unificada de compreensão e geração multimodal.

Flex.1-alpha — Modelo pré-treinado de geração de imagem a partir de texto, com 8 bilhões de parâmetros e licença de código aberto Apache 2.0.

Mundos de Frames — Frames é um modelo base de geração de imagens avançado da Runway, oferecendo um controle de estilo e fidelidade visual sem precedentes.

TryOffAnyone — Modelo de aprendizado profundo para gerar imagens de tecido plano a partir de imagens de pessoas vestidas.

BooW-VTON — Repositório de código para treinamento de modelos que aprimoram os efeitos de prova virtual ao ar livre.

OminiControl — Controlador mínimo e universal para FLUX.1

Qwen2vl-Flux — Modelo avançado de geração de imagens multimodais que combina prompts de texto e referências visuais para gerar imagens de alta qualidade.

Gerador de Roupas FLUX.1-dev LoRA — Modelo de IA para gerar imagens de roupas com base em texto.

IC-Light V2 — Modelo IC-Light baseado em Flux, focado na preservação de detalhes e estilização de imagens.

sd3.5 — Modelo de inferência leve para gerar imagens de alta qualidade

Stable Diffusion 3.5 — Modelo de geração de imagens poderoso

RealAnime — Modelo LoRA baseado em Stable Diffusion, gerando imagens em estilo anime realista.

Omni-Zero-Couples — Criação de retratos de casais estilizados com zero exemplos

Open-MAGVIT2 — Projeto de modelo de geração de imagens autoregressivo de código aberto

DeepMind — Empresa líder em pesquisa de inteligência artificial, subsidiária do Google.

GenWarp — Gera imagens de novas perspectivas, mantendo as informações semânticas.

AuraFlow v0.3 — Modelo de geração de imagem a partir de texto de código aberto

x-flux — Conjunto de scripts de treinamento de modelos de aprendizado profundo

SD3-ControlNet-Canny — Modelo de aprendizado profundo para geração de imagens.

FaceChain — Cadeia de ferramentas de aprendizado profundo para gerar seu gêmeo digital.

Cursos de IA Generativa — Plataforma de Aprendizado de IA

SDXS — Modelo de difusão latente passo único em tempo real, com geração controlável por imagem.

ComfyUI-layerdiffusion — Implementação de nó personalizado para o modelo Layer Diffusion

Stable Diffusion Web — Gerador de Imagens com IA

OOTDiffusion — OOTDiffusion é uma ferramenta de prova virtual de roupas de código aberto altamente controlável.

SegMoE — O SegMoE é uma estrutura robusta que permite combinar dinamicamente modelos de difusão estável em um conjunto de especialistas em poucos minutos, sem necessidade de treinamento.

SCEPTER — Framework de código aberto para treinamento, ajuste fino e inferência de modelos generativos

DiffusionRL — Aprendizado por Reforço em Larga Escala para Modelos de Difusão