diffusion

一个易于理解的 TTS / SVS / SVC 框架

HY-SOAR：扩散模型中最佳对齐与精炼的自我校正

Omega-AI：基于java打造的深度学习框架，帮助你快速搭建神经网络，实现模型推理与训练，引擎支持自动求导，多线程与GPU运算，GPU支持CUDA，CUDNN。

[ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Sparse VideoGen 1 & 2：使用稀疏注意力加速视频扩散 Transformers

用于在 Flow-Matching 模型中轻松进行强化学习的统一框架

「Blended Latent Diffusion」[SIGGRAPH 2023] 的官方实现

[ECCV 2026] 一种基于扩散模型的文件 OCR 框架，以区块级并行扩散解码取代自回归解码

[CVPR 2025] RollingDepth：无需视频模型的视频深度估算

[TIP2026] CCSRv2 与 CCSRv1 的官方代码：提升内容一致性超分辨率（Content Consistent Super-Resolution）扩散模型的稳定效率

另一个 PyTorch 版的 Stable Diffusion 实现（可能较易于阅读）。

精选的 Awesome Diffusion 推理论文与代码列表：包含采样、缓存、量化、并行运算等。

“Blended Diffusion for Text-driven Editing of Natural Images” 官方实现 [CVPR 2022]

一个 AI 框架，可根据频谱图输入为所有游戏模式生成与修改 osu! 谱面。

[AAAI2024] FontDiffuser：通过多尺度内容聚合与风格对比学习的去噪扩散模型，实现一次性字体生成

A high-performance framework for training LLMs, VLMs, diffusion, and embodied models on NVIDIA GPUs and Kunlun XPUs.

[WACV'25 Oral] 微调图像条件扩散模型比你想像中更容易