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di castorini · GitHub

Mappe di attribuzione attentive di diffusione per interpretare Stable Diffusion.

# diffusion# explainable-ai# generative-ai# huggingface# pytorch
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In parole semplici

Interpreta e comprendi come Stable Diffusion genera immagini utilizzando mappe di attenzione speciali per analizzare i suoi processi.

⭐ Stelle
801
🍴 Fork
70
📜 Licenza
MIT
Uso commerciale consentito
📅 Creato
2022
🔄 Ultimo commit
2 yr ago
🏷️ Categoria
diffusion
💻 Lingua
Jupyter Notebook
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daam — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
802801
2026-07-202026-07-29
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Mappe di attribuzione attentive di diffusione per interpretare Stable Diffusion.

daam ha 801 stelle su GitHub. È stato forkato 70 volte. daam è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2022. daam è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: diffusion, explainable-ai, generative-ai, huggingface.

❓ Frequently asked questions

Che cos'è daam?

Mappe di attribuzione attentive di diffusione per interpretare Stable Diffusion.

daam è open source?

daam è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.

daam è gratuito?

Sì. daam è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è daam?

daam è disponibile con licenza MIT.

In quale linguaggio è scritto daam?

daam è scritto principalmente in Jupyter Notebook.

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