推荐开源项目：diff-sampler —— 高效扩散模型采样工具箱

推荐开源项目：diff-sampler —— 高效扩散模型采样工具箱

diff-sampler An open-source toolbox for fast sampling of diffusion models. Official Implementations for our [CVPR-2024, ICML-2024] papers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diff-sampler

项目介绍

diff-sampler 是一个开源工具箱，专为快速采样扩散模型而设计。它旨在为现有方法的公平比较提供平台，并帮助研究人员开发更优的采样策略。该项目包含多种模型实现、数值求解器、时间调度方案以及其他功能，致力于提升扩散模型的采样效率和性能。

项目技术分析

diff-sampler 集成了多种先进的采样技术和方法，其中包括：

• 多种数值求解器：支持 Euler、Heun、DPM-Solver-2、DPM-Solver++、UniPC、DEIS、iPNDM、iPNDM_v 等多种数值求解器，满足不同采样需求。
• 高效时间调度：项目特别推出了 GITS（基于 ODE 的扩散采样轨迹规律性研究）和 AMED-Solver（约 5 步内快速 ODE 基于采样），大幅提升采样效率。
• 官方实现：包含了多项研究成果的官方实现，如 CVPR 2024 和 ICML 2024 的论文，确保技术的前沿性和可靠性。

项目及技术应用场景

diff-sampler 适用于多种应用场景，包括但不限于：

• 图像生成：通过与 Diffusers 和 ComfyUI 集成，支持高效的文本到图像生成任务。
• 研究分析：提供丰富的工具和示例，助力研究人员分析扩散模型的性能和特点。
• 性能对比：内置多种采样方法和时间调度方案，便于用户进行公平的性能对比。

项目特点

• 高效性：通过创新的数值求解器和时间调度方案，显著减少采样步骤，提升计算效率。
• 易用性：项目结构清晰，提供详细的运行脚本和示例，方便用户快速上手。
• 灵活性：支持多种采样方法和自定义时间调度，满足不同研究和应用需求。
• 前沿性：集成最新的研究成果，保持技术的前沿性和创新性。

使用示例

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-repo/diff-sampler.git

# 进入项目目录
cd diff-sampler

# 运行示例脚本
bash launch.sh

引用项目

如果您在研究中使用了 diff-sampler，请考虑引用以下论文：

@article{chen2024trajectory,
  title={On the Trajectory Regularity of ODE-based Diffusion Sampling},
  author={Chen, Defang and Zhou, Zhenyu and Wang, Can and Shen, Chunhua and Lyu, Siwei},
  journal={arXiv preprint arXiv:2405.11326},
  year={2024}
}

@article{zhou2023fast,
  title={Fast ODE-based Sampling for Diffusion Models in Around 5 Steps},
  author={Zhou, Zhenyu and Chen, Defang and Wang, Can and Chen, Chun},
  journal={arXiv preprint arXiv:2312.00094},
  year={2023}
}

@article{chen2023geometric,
  title={A geometric perspective on diffusion models},
  author={Chen, Defang and Zhou, Zhenyu and Mei, Jian-Ping and Shen, Chunhua and Chen, Chun and Wang, Can},
  journal={arXiv preprint arXiv:2305.19947},
  year={2023}
}

diff-sampler 是一个功能强大且易于使用的开源工具箱，非常适合需要高效采样扩散模型的科研人员和开发者。立即尝试，开启高效采样新体验！🚀

diff-sampler An open-source toolbox for fast sampling of diffusion models. Official Implementations for our [CVPR-2024, ICML-2024] papers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diff-sampler