UniPC: 用于快速采样扩散模型的开源框架

UniPC: 用于快速采样扩散模型的开源框架

UniPC [NeurIPS 2023] UniPC: A Unified Predictor-Corrector Framework for Fast Sampling of Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniPC

1. 项目基础介绍与主要编程语言

UniPC是一个开源项目，旨在为快速采样扩散模型提供一个统一的预测-校正框架。该框架由 Wenliang Zhao、Lujia Bai、Yongming Rao、Jie Zhou 和 Jiwen Lu 开发，并在 NeurIPS 2023 上发布。项目主要使用 Python 和 Jupyter Notebook 编程语言实现。

2. 项目的核心功能

UniPC的核心功能是提供一个训练无关的框架，用于扩散模型的快速采样。该框架包括一个校正器（UniC）和一个预测器（UniP），它们共享统一的解析形式，并支持任意阶数。以下是项目的几个主要特点：

• 模型无关性：UniPC设计为模型无关，支持像素空间/潜在空间的DPMs在不条件/条件采样上的应用。
• 快速采样：UniPC通过增加精度阶数，比之前的采样方法更快地收敛。
• 采样质量提升：无论是定量的还是定性的结果都显示，UniPC可以显著改善采样质量，特别是在极端少的步骤（5~10步）中。

3. 项目最近更新的功能

最近，UniPC的以下新功能被集成和更新：

• 集成到stable-diffusion-webui：UniPC现在被用于stable-diffusion-webui，提供了更直观的用户界面。
• 集成到Diffusers库：UniPC现在可以通过Diffusers库中的UniPCMultistepScheduler访问，使得在PyTorch中测试UniPC变得非常简单。
• 示例代码更新：提供了基于ScoreSDE和Stable-Diffusion的代码示例，帮助用户更好地理解如何使用UniPC进行快速采样。

通过这些更新，UniPC不仅提高了性能，还增加了易用性和灵活性，使其成为一个强大的工具，适用于各种扩散模型的快速采样需求。

UniPC [NeurIPS 2023] UniPC: A Unified Predictor-Corrector Framework for Fast Sampling of Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniPC