Início Projetos RelayDiffusion
RelayDiffusion
Python

RelayDiffusion

A implementação oficial de "Relay Diffusion: Unificando o processo de difusão em várias resoluções para síntese de imagem" [ICLR 2024 Spotlight]

por zai-org · GitHub
Estrelas
Forks
Licença
Criado
Último commit
Linguagem
diffusion-modelsgenerative-modelimage-synthesisApache-2.0Python
Ver no GitHub
Em palavras simples

Gere imagens de alta resolução a partir de entradas de baixa resolução usando uma estrutura de modelo de difusão unificada.

Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
RelayDiffusion — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
315314
2026-07-202026-08-31
📈 Acompanhe RelayDiffusion

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

A implementação oficial de "Relay Diffusion: Unificando o processo de difusão em várias resoluções para síntese de imagem" [ICLR 2024 Spotlight]

RelayDiffusion tem 314 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 18 vezes. RelayDiffusion é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2023. RelayDiffusion está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: diffusion-models, generative-model, image-synthesis, machine-learning.

Frequently asked questions

O que é RelayDiffusion?

A implementação oficial de "Relay Diffusion: Unificando o processo de difusão em várias resoluções para síntese de imagem" [ICLR 2024 Spotlight]

RelayDiffusion é de código aberto?

RelayDiffusion é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.

RelayDiffusion é gratuito?

Sim. RelayDiffusion é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está RelayDiffusion?

RelayDiffusion está disponível sob a licença Apache-2.0.

Em que linguagem RelayDiffusion está escrito?

RelayDiffusion é escrito principalmente em Python.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — RelayDiffusion

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=zai-org-relaydiffusion)](https://olud.ai/project/zai-org-relaydiffusion.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →
Paella
Implementação oficial do Paella https://arxiv.org/abs/2211.07292v2
748 · diffusion-models
partilhagenerative-modeldiffusion-models
MagicBrush
[NeurIPS'23] "MagicBrush: Um Conjunto de Dados Anotado Manualmente para Edição de Imagem Guiada…
411 · diffusion-models
partilhaimage-synthesisdiffusion-models
Awesome-Diffusion-Models
Uma coleção de recursos e artigos sobre Modelos de Difusão
12.4k · artificial-intelligence
partilhagenerative-modeldiffusion-models
MeanFlow
Implementação em PyTorch de MeanFlow & iMF (modelagem generativa de um passo).
1.2k · diffusion-models
partilhagenerative-modeldiffusion-models
cycle-diffusion
[ICCV 2023] Um espaço latente para modelos de difusão estocástica
659 · diffusion-models
partilhaimage-synthesisdiffusion-models
CRM
[ECCV 2024] Malha Texturizada 3D a partir de Imagem Única em 10 segundos com Modelo de Reconstr…
690 · 3d
partilhagenerative-modeldiffusion-models
story-iter
[ICLR 2026] Uma Estrutura Iterativa Sem Treinamento para Visualização de Longas Histórias
961 · diffusion-models
partilhagenerative-modeldiffusion-models
DNA-Diffusion
🧬 Modelagem generativa de sequências de DNA regulatórias com modelos probabilísticos de difusão…
490 · deep-learning
partilhagenerative-modeldiffusion-models
MeshDiffusion
Implementação oficial de "MeshDiffusion: Modelagem de Malha 3D Generativa Baseada em Pontuação"…
834 · diffusion-models
partilhagenerative-modeldiffusion-models
InstructCV
[ICLR 2024] Base de código oficial para "InstructCV: Modelos de Difusão Texto-para-Imagens Ajus…
460 · diffusion-models
partilhagenerative-modeldiffusion-models

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.