ai-toolkit是一个研究性质的GitHub仓库，由Ostris创建，主要用于Stable Diffusion模型的实验和训练。它包含了各种AI脚本，支持模型训练、图像生成、LoRA提取器等。该工具包仍在开发中，可能存在不稳定性，但提供了丰富的功能和高度的自定义性。
需求人群：
"目标受众主要是AI研究者、机器学习工程师和对Stable Diffusion模型感兴趣的高级用户。这些用户通常需要进行模型训练、图像生成和特征提取等高级操作，ai-toolkit提供了强大的工具和灵活性来满足他们的需求。"
使用场景示例：
使用ai-toolkit训练自定义的Stable Diffusion模型以生成特定风格的图像。
利用LoRA提取器优化现有模型的特征提取能力，提升图像识别的准确性。
通过LoRA Slider Trainer创建控制图像中特定特征（如动物种类）的滑动条。
产品特色：
支持Stable Diffusion模型的训练和实验。
提供LoRA和LoCON提取器，用于特征提取和模型优化。
包含LoRA Slider Trainer，用于创建图像滑动条以调整特定特征。
支持模型合并，通过扩展功能实现多模型的融合。
提供VAE（变分自编码器）训练工具，尽管仍在开发中。
支持自定义扩展，允许用户根据自己的需求开发新的功能。
提供详细的文档和示例配置文件，方便用户学习和使用。
使用教程：
首先，确保你的系统满足ai-toolkit的运行要求，包括Python版本和Nvidia GPU。
克隆或下载ai-toolkit仓库到本地环境。
根据你的需要选择合适的配置文件或创建新的配置文件。
按照文档中的指示安装必要的依赖项。
运行特定的脚本或工具，开始模型训练、图像生成或其他操作。
根据输出结果调整配置文件，优化模型性能。
如果需要，可以创建自定义扩展来增加新的功能。
参与社区讨论，获取帮助或提供反馈。
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AI脚本集合，主要用于Stable Diffusion模型。
ai-toolkit是一个研究性质的GitHub仓库，由Ostris创建，主要用于Stable Diffusion模型的实验和训练。它包含了各种AI脚本，支持模型训练、图像生成、LoRA提取器等。该工具包仍在开发中，可能存在不稳定性，但提供了丰富的功能和高度的自定义性。
图像生成领域的革新工具。
Amazon Titan Image Generator v2是AWS推出的一款AI图像生成模型，它通过使用参考图像、编辑现有视觉效果、去除背景、生成图像变体以及安全定制模型来保持品牌风格和主题一致性，从而简化工作流程、提高生产力，并将创意愿景变为现实。
将大型语言模型的编码能力转换为图像生成能力。
Omost是一个旨在将大型语言模型(LLM)的编码能力转化为图像生成（更准确地说是图像组合）能力的项目。它提供了基于Llama3和Phi3变体的预训练LLM模型，这些模型能够编写代码以使用Omost的虚拟Canvas代理来组合图像视觉内容。Canvas可以由特定的图像生成器实现来实际生成图像。Omost项目背后的技术包括Direct Preference Optimization (DPO)和OpenAI GPT4o的多模态能力。
一种优化扩散模型采样时间表的方法，以提高生成模型的输出质量。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
在自己的GPU上免费生成AI图像
NMKD稳定扩散GUI是一个方便的界面工具，可以在自己的硬件上本地运行稳定扩散，这是一个用于从文本生成图像的机器学习工具包。它完全没有审查和过滤，生成的内容我不负责。不会共享/收集任何数据。该工具正在积极开发中，可能会出现一些小问题。 主要功能： - 包含依赖项，无需复杂安装 - 支持文本到图像和图像到图像（图像+文本提示） - 支持基于指令的图像编辑（InstructPix2Pix） - 提示功能：关注/强调，负面提示 - 支持自定义稳定扩散模型和自定义VAE模型 - 同时运行多个提示 - 内置图像查看器，显示生成图像的信息 - 内置超分辨率（RealESRGAN）和人脸修复（CodeFormer或GFPGAN） - 提示队列和提示历史 - 创建无缝（平铺）图像的选项，例如用于游戏纹理 - 支持加载自定义概念（文本反转） - 支持加载LoRA概念/角色/风格 - 各种用户体验功能 - 速度快，取决于您的GPU（RTX 4090每张图像<1秒，RTX 3090每张图像<2秒） - 内置安全措施，扫描下载的模型是否包含恶意软件 - 内置更新工具 系统要求：请参阅GitHub指南 如果您想支持开发，请查看我的Patreon，您还可以获得我最新的视频插帧工具Flowframes。 https://www.patreon.com/platform/iframe?widget=become-patron-button&redirectURI=https%3A%2F%2Fitch.io%2Fgame%2Fedit%2F755540%23published&creatorID=19695417 如果需要帮助或有问题，请加入Discord： https://discord.com/widget?id=777892450232434688&theme=dark 请不要直接私信或@我，如果需要帮助，请使用stable-diffusion-gui频道。
一站式AI服务，提供多样化智能解决方案。
GoMaxAI是一个集成了多种AI功能的平台，旨在为用户提供包括3D视频创建、智能问答、AI绘画、文档分析和思维导图等多种智能服务。它通过先进的AI技术，帮助用户在影视制作、设计、艺术创作、信息处理等领域提高效率和创造力。
AI生成汉语词汇新颖解释及图像。
汉语新解是一个基于AI技术的项目，它使用李继刚的Prompt模板对中文名词进行二次翻译，并生成美观的图像。该项目不仅提供了智能词汇解释功能，还支持SVG图像生成，使得每个解释都配有独特的视觉化展示。此外，它还提供了预设模板、图像下载与复制功能，以及响应式设计，以适配不同设备的屏幕，提供流畅的用户体验。
一种用于文本到图像扩散模型的概念擦除技术
RECE是一种文本到图像扩散模型的概念擦除技术，它通过在模型训练过程中引入正则化项来实现对特定概念的可靠和高效擦除。这项技术对于提高图像生成模型的安全性和控制性具有重要意义，特别是在需要避免生成不适当内容的场景中。RECE技术的主要优点包括高效率、高可靠性和易于集成到现有模型中。
简洁的FLUX LoRA训练UI，支持低VRAM配置。
Flux Gym是一个为FLUX LoRA模型训练设计的简洁Web UI，特别适合只有12GB、16GB或20GB VRAM的设备使用。它结合了AI-Toolkit项目的易用性和Kohya Scripts的灵活性，使得用户无需复杂的终端操作即可进行模型训练。Flux Gym支持用户通过简单的界面上传图片和添加描述，然后启动训练过程。
AI工程和研究的智能伴侣
MLE-Agent 是为机器学习工程师和研究人员设计的智能伴侣，具备自主创建基线、集成Arxiv和Papers with Code、智能调试、文件系统整合、综合工具集成以及交互式命令行聊天等功能。它支持OpenAI、Ollama等AI/ML功能和MLOps工具，为无缝工作流程提供支持。
革命性的检索增强生成系统技术集合。
RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合，旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心，通过社区贡献和协作环境，推动RAG技术的发展和创新。
一种用于图像生成的模型。
IPAdapter-Instruct是Unity Technologies开发的一种图像生成模型，它通过在transformer模型上增加额外的文本嵌入条件，使得单一模型能够高效地执行多种图像生成任务。该模型主要优点在于能够通过'Instruct'提示，在同一工作流中灵活地切换不同的条件解释，例如风格转换、对象提取等，同时保持与特定任务模型相比的最小质量损失。
一种先进的文本到图像的生成模型。
FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha是一个文本到图像的生成模型，属于Diffusers系列，使用ControlNet技术进行控制。目前发布的是alpha版本，尚未完全训练完成，但已经展示了其代码的有效性。该模型旨在通过开源社区的快速成长，推动Flux生态系统的发展。尽管完全训练的Union模型可能在特定领域如姿势控制上不如专业模型，但随着训练的进展，其性能将不断提升。
开源AI图像生成器，功能强大且免费。
Flux Image Generator是一个开源的AI图像生成器，它利用大型神经网络Flux，能够根据文本生成图像。Flux是近年来最大的开源项目之一，其神经网络模型大小大约为4到5GB。除了生成图像，该工具还支持对图像进行编辑，例如填充缺失部分或根据文本指令生成图像的无限变体。尽管AI技术在绘图方面表现出色，但它们并不是在当前意义上具有意识的，它们只是复杂的数学算法。
深度学习模型训练脚本集
x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集，包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练，支持512x512和1024x1024图片尺寸，并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率，对于AI图像生成领域具有重要意义。
开源AI搜索引擎，提供网络搜索能力。
OpenPerPlex是一个开源AI搜索引擎，利用尖端技术提供网络搜索功能。它结合了语义分块、结果重排、谷歌搜索集成以及Groq作为推理引擎等技术，支持Llama 3 70B模型，以提高搜索的准确性和效率。
一站式AI聊天机器人平台
ChatPlayground AI是一个集成了多种AI模型的在线平台，提供多角度的AI对话体验。它通过一个界面集成了多个AI聊天机器人，支持用户在不同场景下获取更准确、更多样化的答案。平台还提供实时网页搜索、图像生成、历史记录回顾等功能，支持多语言，满足不同用户的需求。
12亿参数的图像生成模型
FLUX.1 [schnell] 是一个具有12亿参数的修正流变换器，能够从文本描述生成图像。它以其尖端的输出质量和竞争性的提示跟随能力而著称，与闭源替代品的性能相匹配。该模型使用潜在对抗性扩散蒸馏进行训练，能够在1到4步内生成高质量的图像。FLUX.1 [schnell] 在apache-2.0许可证下发布，可以用于个人、科学和商业目的。
AI图像生成与优化工具
Amuse 2.0 Beta是一款由AMD推出的桌面客户端软件，专为AMD Ryzen™ AI 300系列处理器和Radeon™ RX 7000系列显卡用户设计，提供AI图像生成和优化体验。它结合了Stable Diffusion模型和AMD XDNA™超级分辨率技术，无需复杂安装和配置，即可实现高质量的AI图像生成。
NVIDIA AI Foundry 提供定制化的 AI 模型和解决方案。
NVIDIA AI Foundry 是一个平台，旨在帮助企业构建、优化和部署 AI 模型。它提供了一个集成的环境，使企业能够利用 NVIDIA 的先进技术来加速 AI 创新。NVIDIA AI Foundry 的主要优点包括其强大的计算能力、广泛的 AI 模型库以及对企业级应用的支持。通过这个平台，企业可以更快速地开发出适应其特定需求的 AI 解决方案，从而提高效率和竞争力。
AI数学奥林匹克解决方案
这个GitHub仓库包含了训练和推理代码，用于复制我们在AI数学奥林匹克（AIMO）进展奖1中的获胜解决方案。我们的解决方案由四个主要部分组成：一个用于微调DeepSeekMath-Base 7B以使用工具集成推理（TIR）解决数学问题的配方；两个约100万个数学问题和解决方案的高质量训练数据集；一个自洽解码算法，用于生成具有代码执行反馈的解决方案候选项（SC-TIR）；四个来自AMC、AIME和MATH的精心选择的验证集，以指导模型选择并避免对公共排行榜的过拟合。
智能文件重命名工具
ai-renamer 是一个基于 Node.js 的命令行工具，利用 Ollama 和 LM Studio 模型（如 Llava, Gemma, Llama 等）智能地根据文件内容重命名文件。它支持视频、图片等多种文件类型，并且可以通过自定义参数来优化重命名过程。该工具使用户能够自动化文件管理，提高效率，尤其适合需要批量处理文件名的开发者和内容创作者。
让任何人的声音听起来调皮/有趣
bleep_that_sht 是一个使用 Python 编写的应用程序，它利用 Whisper 转录模型来转录音频，然后根据用户选择的关键词，使用相应的时间戳来替换为哔声。所有处理都在本地完成，无需上传数据，保护用户隐私。
AI开发规模化的民主化平台
Prime Intellect是一个致力于AI开发规模化民主化的平台，提供全球计算资源的发现、模型训练以及共同拥有智能创新的能力。它通过分布式训练跨集群，使得用户能够训练最前沿的模型，并且共同拥有由此产生的开放AI创新成果，包括语言模型和科学突破。
AI加速器，推动人工智能的突破
Graphcore是一家专注于人工智能硬件加速器的公司，其产品主要面向需要高性能计算的人工智能领域。Graphcore的IPU（智能处理单元）技术为机器学习、深度学习等AI应用提供了强大的计算支持。公司的产品包括云端IPU、数据中心IPU以及Bow IPU处理器等，这些产品通过Poplar® Software进行优化，能够显著提升AI模型的训练和推理速度。Graphcore的产品和技术在金融、生物技术、科研等多个行业都有应用，帮助企业和研究机构加速AI项目的实验过程，提高效率。
一站式RAG搜索SDK
Korvus是一个基于Postgres构建的搜索SDK，它将整个RAG（检索增强生成）流程统一到单一的数据库查询中。它提供了高性能、可定制的搜索能力，同时最小化了基础设施的考虑。Korvus利用PostgresML的pgml扩展和pgvector扩展，将RAG流程压缩在Postgres内部。它支持多语言SDK，包括Python、JavaScript、Rust和C，允许开发者无缝集成到现有的技术栈中。
全能型图像生成与编辑模型
ControlNet++是一种基于ControlNet架构的新型网络设计，支持10多种控制类型，用于条件文本到图像的生成，并能生成与midjourney视觉可比的高分辨率图像。它通过两个新模块扩展了原有ControlNet，支持使用相同网络参数的不同图像条件，并支持多条件输入而不增加计算负担。该模型已开源，旨在让更多人享受图像生成与编辑的便利。
可控视频和图像生成技术
ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型，它通过减少高达90%的可训练参数，实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式，并且可以与LoRA技术结合使用，以改变风格并确保更稳定的生成效果。
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