DiT-MoE

大规模参数扩散变换器模型

普通产品编程深度学习扩散模型

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DiT-MoE是一个使用PyTorch实现的扩散变换器模型，能够扩展到160亿参数，与密集网络竞争的同时展现出高度优化的推理能力。它代表了深度学习领域在处理大规模数据集时的前沿技术，具有重要的研究和应用价值。

目标受众为深度学习研究者和开发者，特别是那些在图像处理、自然语言处理等领域寻求高效模型架构的专业人士。DiT-MoE模型因其高效的推理能力和大规模参数处理能力，特别适合需要处理大规模数据集和复杂模型训练的场景。

用于图像生成和风格转换的研究项目
在自然语言处理任务中作为基础模型架构
作为教育工具，帮助学生理解大规模神经网络的工作原理

1. 访问GitHub页面，克隆或下载DiT-MoE模型代码。
2. 根据提供的README.md文件设置运行环境。
3. 使用提供的脚本进行模型训练或采样。
4. 利用专家路由分析工具来优化模型性能。
5. 根据需要调整配置文件，以适应不同的训练或推理任务。

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ml-mdm — 高效训练高质量文本到图像扩散模型

torchao — PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库

FluxMusic — 使用文本生成音乐的模型

zero_to_gpt — 从零开始学习深度学习，实现GPT模型

YOLO-NAS Pose — 一款用于训练PyTorch计算机视觉模型的开源库。

Leffa — 可控人物图像生成模型

Infini-Megrez — 端侧全模态理解模型，软硬协同释放无穹端侧智能

ProcessBench — 用于识别数学推理过程中的错误

CausVid — 快速因果视频生成器，实现即时视频生成。

ComfyUI_HelloMeme — 基于扩散模型的图像和视频生成工具

StableAnimator — 高质量身份保留的人像动画合成工具。

Tattooer — AI驱动的纹身设计生成器，快速创建个性化纹身设计。

OpenGVLab InternVL — 一款AI视觉语言模型，提供图像分析和描述服务。

mwp_ReFT — 基于深度强化学习的模型微调框架

Florence-VL — 视觉语言模型增强工具，结合生成式视觉编码器和深度广度融合技术。

Color-diffusion — 利用扩散模型为黑白图片上色

One Shot, One Talk — 从单张图片创建全身动态说话头像

PaliGemma 2 — PaliGemma 2是功能强大的视觉语言模型，简单易调优。

GraphCast — 深度学习天气预测模型

Genie 2 — 大规模基础世界模型，生成多样的3D可操作环境

BooW-VTON — 提升户外虚拟试穿效果的模型训练代码库

INTELLECT-1-Instruct — 10亿参数的英文文本和代码语言模型

OLMo-2-1124-7B-DPO — 先进的文本生成模型，支持多样化任务处理。

AnchorCrafter — 基于扩散模型的2D视频生成系统，实现人-物交互动画。

text-to-pose — 基于文本生成姿态并进一步生成图像的模型

DiffusionDrive — 实时端到端自动驾驶的截断扩散模型

Sana-1.6B — 高分辨率图像合成的线性扩散变换器

Sana — 高效率的高分辨率图像合成框架

TryOffDiff — 基于扩散模型的高保真服装重建虚拟试穿技术