Home› Progetti› LakonLab
LakonLab

LakonLab

di Lakonik · GitHub

Implementazione ufficiale di AsymFlow, pi-Flow, GMFlow

# diffusion-models# distillation# flow-matching# generative-ai# generative-model
Visualizza su GitHub
⭐ Stelle
455
🍴 Fork
26
🔥 Tendenze
+4 questa settimana
📜 Licenza
Apache-2.0
Uso commerciale consentito
📅 Creato
2025
🔄 Ultimo commit
14 days ago
🏷️ Categoria
diffusion-models
💻 Lingua
Python
Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
LakonLab — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
455451
2026-07-202026-07-29
📈 Segui LakonLab

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

Implementazione ufficiale di AsymFlow, pi-Flow, GMFlow

LakonLab ha 455 stelle su GitHub. È stato forkato 26 volte. LakonLab è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2025. LakonLab è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: diffusion-models, distillation, flow-matching, generative-ai.

❓ Frequently asked questions

Che cos'è LakonLab?

Implementazione ufficiale di AsymFlow, pi-Flow, GMFlow

LakonLab è open source?

LakonLab è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.

LakonLab è gratuito?

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

Con quale licenza è LakonLab?

LakonLab è disponibile con licenza Apache-2.0.

In quale linguaggio è scritto LakonLab?

LakonLab è scritto principalmente in Python.

🏅 Manutentore di questo progetto?
OpenSourceAI badge — LakonLab

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=lakonik-lakonlab)](https://opensourceai.tech/project/lakonik-lakonlab.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →
MeanFlow
Implementazione PyTorch di MeanFlow & iMF (modellazione generativa a un passo).
★ 1.2k · diffusion-models
condivideflow-matchinggenerative-model
MultiDiffusion
Implementazione ufficiale in Pytorch per "MultiDiffusion: Fusing Diffusion Paths for Controlled…
★ 1.1k · diffusion-models
condividegenerative-modeltext-to-image
FastGen
NVIDIA FastGen: Generazione rapida da modelli di diffusione
★ 871 · diffusion-models
condividedistillationdiffusion-models
InstructCV
[ ICLR 2024 ] Codice ufficiale per "InstructCV: Modelli di Diffusione Testo-Immagine Ottimizzat…
★ 461 · diffusion-models
condividegenerative-modeltext-to-image
HunyuanImage-2.1
HunyuanImage-2.1: Un modello di diffusione efficiente per la generazione di immagini da testo a…
★ 673 · aigc
condividetext-to-imageimage-generation
Pyramid-Flow
[ICLR 2025] Pyramidal Flow Matching per una modellazione generativa video efficiente
★ 3.2k · diffusion-models
condivideflow-matchingdiffusion-models
flash-diffusion
Flash Diffusion — accelerare i modelli di diffusione condizionale (AAAI 2025 Oral)
★ 662 · diffusion-models
condividedistillationtext-to-image
Paella
Implementazione ufficiale di Paella https://arxiv.org/abs/2211.07292v2
★ 748 · diffusion-models
condividegenerative-modeldiffusion-models
story-iter
[ICLR 2026] Un Framework Iterativo Senza Addestramento per la Visualizzazione di Lunghe Storie
★ 958 · diffusion-models
condividegenerative-modelimage-generation
blended-latent-diffusion
Implementazione ufficiale per "Blended Latent Diffusion" [SIGGRAPH 2023]
★ 632 · computer-vision
condividegenerative-modeltext-to-image

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.