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此仓库包含《First Order Motion Model for Image Animation》论文的源码

Diffusion Models 相关资源与论文汇总

在 Pytorch 中实现去噪扩散概率模型

[NeurIPS 2024 最佳论文奖][GPT 打败 diffusion🔥] [视觉生成的 scaling laws📈] 官方实现“Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction”——一个*超简洁、用户友好且达到最先进水平*的自回归图像生成代码库

生成模型集合，例如 GAN、VAE，支持 Pytorch 与 Tensorflow。

此仓库是关于人工智慧（AI）的各种课程与资源的精选链接集合

Stylegan2 的最简实现，使用 Pytorch 的最先进生成对抗网络，让每个人都能体验解耦

面向表格数据的合成数据生成

世界建模（World Modeling）领域优秀作品的精选清单，旨在为对世界建模感兴趣的研究人员、从业者和爱好者提供一站式资源。

[ICLR 2024] DreamCraft3D 的官方实现：基于自举扩散先验的分层 3D 生成

用 100 行代码实现论文

[ICLR 2025] 从任意内容到如人类艺术家般的网格。「MeshAnything: Artist-Created Mesh Generation with Autoregressive Transformers」的官方实现。

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RAVE 模型的官方实现：实时音频变分自动编码器（Realtime Audio Variational autoEncoder）

[NeurIPS 2023] ImageReward：学习与评估文本到图像生成的人类偏好

[CVPR 2025 Oral] Infinity ∞：为高分辨率图像合成扩展按位自回归建模。

日本語LLM总结 - 日本语LLM概览

适用于所有 Stable Diffusion 模型的高质量免训练 Inpaint。支持 ComfyUI

[SIGGRAPH Asia 2026] 4DAnyone: Create Anyone in 4D from a Casual Monocular Video

PyTorch 中生成式模型的高保真性能指标

MeanFlow 与 iMF（单步生成式建模）的 PyTorch 实现。

[ICLR 2024 Spotlight] SyncDreamer：从单一视角图像生成多视角一致的图像

[ICCV 2025] 从任意内容到如人类艺术家般的 mesh。"MeshAnything V2: Artist-Created Mesh Generation With Adjacent Mesh Tokenization" 官方实现。

PyTorch 中的规范化流 (Normalizing flows)

论文官方实现：“FlowEdit: Inversion-Free Text-Based Editing Using Pre-Trained Flow Models”

KakaoBrain KoGPT (韩国语生成式预训练转换器)

这个清单的目的是收集关于 3D 可变形模型的共享数据与算法。欢迎通过发起 pull request 来贡献此清单。原始清单源自 2019 年 3 月关于 3D 可变形模型的 Dagstuhl 研讨会 https://www.dagstuhl.de/19102。

[ICLR 2026] 用于长篇故事可视化的免训练迭代框架。

用于深度学习模型的 MIDI / 符号音乐 tokenizers 🎶