Awesome-Generation-Acceleration

找生成模型加速方案，看这个清单就够了

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 12 👀 关注 11
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 403
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源资源列表，完全免费，无付费版本。

项目预览

Awesome-Generation-Acceleration 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队xuyang-liu16
GitHubhttps://github.com/xuyang-liu16/Awesome-Generation-Acceleration
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源资源列表，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
技术栈/模型diffusion-models,efficient-deep-learning,efficient-inference,image-generation,model-acceleration,text-to-image,text-to-video,video-generation
GitHub 星标★ 403
上线时间2024-07-14 00:00:00
代码更新2025-07-07
仓库体积666 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个专注于生成模型加速的资源合集，主要收集扩散模型、文本到图像生成等领域的推理加速技术。它解决了生成式AI模型在部署时计算量大、推理速度慢的问题，通过整理高效推理、模型加速、知识蒸馏等方向的论文、工具和工程实践，帮助开发者快速找到提升生成速度的解决方案。项目按技术方向分类，涵盖从算法优化到工程实现的多种路径，适合研究和工程人员参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 403

核心亮点

  • 集中整理了扩散模型加速的多种技术路线，省去自己搜论文的麻烦
  • 涵盖推理优化、模型压缩等实用方向，对部署有直接参考价值
  • 作为社区维护的awesome列表，内容会持续更新，紧跟前沿

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅收录资源链接，缺少对比分析和使用指导

适用场景

  • 研究扩散模型推理加速时快速调研相关技术
  • 工程部署文生图模型时寻找降低延迟的方案
  • 学习高效生成模型时梳理知识框架

替代项目

Awesome-Diffusion-Models、Awesome-Efficient-Diffusion-Models、Awesome-Model-Compression

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