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StreamDiffusion是一种专门为实时图像生成服务设计的扩散模型管道，显著地提升了实时图像生成的性能。 在模型和输出帧率方面，它支持SD-turbo模型，1步，t2i每秒帧率106，i2i每秒帧率93。同时，它也支持LCM-LoRA+KohakuV2模型，4步，t2i每秒帧率38，i2i每秒帧率37。 其主要特点包括： 1. 通过高效的批处理操作实现数据处理流程的优化。 2. 改进的指导机制可以最大程度地减少计算冗余。 3. 通过先进的过滤技术提高GPU利用效率。 4. 有效管理输入和输出操作，实现更顺畅的执行。 5. 优化缓存策略以加速处理。 6. 利用各种工具进行模型优化和性能提升。 这些特点使得StreamDiffusion成为一种高效、实时的图像生成服务扩散模型管道。

零样本文本到语音（TTS）： 输入5秒的声音样本，即刻体验文本到语音转换。 少样本TTS： 仅需1分钟的训练数据即可微调模型，提升声音相似度和真实感。 跨语言支持： 支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。 WebUI工具： 集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注，协助初学者创建训练数据集和GPT/SoVITS模型。 介绍视频 https://www.bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/ 来自B站up主：花儿不哭

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MidJourney Proxy 是一个开源项目，它可以实现 API 形式的调用 AI 绘图。它的功能特点包括：提供 Discord 频道的代理，支持 API 调用，实现 AI 绘图等。MidJourney Proxy 是免费的，无需任何费用即可使用。

由清华大学交叉信息科学研究院研发的一款生成模型。它的特点是可以通过少量步骤推理合成高分辨率图像，使图像生成速度提升 2-5 倍，需要的算力也更少。

Shap-E是一种用于3D资产的条件生成模型。与最近对产生单一输出表示的3D生成模型的研究不同，Shap-E直接生成隐式函数的参数，这些参数可以呈现为纹理网格和神经辐射场。我们分两个阶段训练Shap-E：首先，我们训练一个编码器，将3D资产确定性地映射到隐式函数的参数中；其次，我们在编码器的输出上训练一个条件扩散模型。当在配对3D和文本数据的大型数据集上训练时，我们的生成模型能够在几秒钟内生成复杂多样的3D资产。与点云上的显式生成模型Point-E相比，Shap-E收敛速度更快，尽管建模了更高维的多表示输出空间，但仍能达到相当或更好的样本质量。

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