中山大学开源Diffusion模型统一代码框架 解决模型代码过度碎片化问题

要点:

HCP-Diffusion框架实现了Diffusion模型的模块化和统一，解决了模型代码框架碎片化的问题。

HCP-Diffusion支持多种训练优化方法，如EMA、模型offload等，提高了训练效率。

HCP-Diffusion提供了Web UI界面，降低了使用门槛，方便用户快速上手。

近年来，基于Diffusion模型的图像生成模型层出不穷，但模型代码存在过度碎片化的问题。为此，中山大学人机物智能融合实验室构建了HCP-Diffusion框架。该框架通过模块化设计实现了Diffusion模型的统一，包括图像编解码模块、噪声生成模块、条件编码模块等，支持轻松组合不同算法，如LoRA、ControlNet等。

HCP-Diffusion 代码工具:https://github.com/7eu7d7/HCP-Diffusion

HCP-Diffusion 图形界面:https://github.com/7eu7d7/HCP-Diffusion-webui

HCP-Diffusion支持配置式定义模型结构，开发者可以通过修改配置文件即可搭建不同模型，大大降低了使用门槛。同时，框架提供了四种类型的模型插件，可以无缝接入各种Adapter算法，如Textual Inversion等。数据加载方面，支持多种数据源与预处理方式。

训练方面，HCP-Diffusion支持多种训练优化框架，如Accelerate、DeepSpeed等，可以减少GPU内存占用，加速训练。此外，提供了EMA、模型offload等方法，进一步提升效果并降低推理需求。该框架还实现了推理优化，使大模型也可以在低显存环境下进行推理。

为进一步简化使用，HCP-Diffusion提供了Web UI可视化界面，实现了图像生成、模型训练等功能。用户可以通过简单配置即可快速上手 Diffusion 模型。总体来说，HCP-Diffusion框架实现了Diffusion模型代码的模块化和统一，支持多种训练与推理优化方法，提供友好的用户界面，有助于Diffusion模型的规模化应用。