Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy

学视频生成怕绕路?这份资料库帮你理清

扩散模型论文、综述与分类体系的精选资料库,系统梳理扩散模型领域的研究脉络与分类框架,是快速入门与持续跟踪该领域进展的必备导航工具。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 3365
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队YangLing0818
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,完全免费,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言
技术栈/模型diffusion-models,stable-diffusion,survey,text-to-3d,text-to-image,text-to-video
GitHub 星标★ 3365
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-09-12 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数11

使用教程

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 可访问 GitHub 的网络环境
  • 本机已安装 Git(用于克隆仓库)
  • 能打开 Markdown 文件或网页浏览器的设备

安装与启动步骤

  1. 1克隆资料仓库

    把论文清单与分类体系仓库下载到本地,README 未提供其他安装方式,仅需克隆即可。

    git clone https://github.com/YangLing0818/Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy.git
  2. 2进入仓库目录

    切换到克隆下来的目录,查看 README 中的 Catalogue 分类目录结构。

    cd Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy
  3. 3按分类浏览论文

    从 Algorithm Taxonomy 等一级分类向下逐层展开,按需跳转到对应论文链接。

  4. 4配合综述原文阅读

    README 对应 ACM Computing Surveys 收录的综述,可先读 arXiv 2209.00796 再回到分类表。

如何确认成功

本地目录出现 README.md 且能正常打开,Catalogue 中的分类链接可点击跳转即算成功。

常见问题

Q:这个仓库提供可运行的代码或模型权重吗?

A:不提供。它是论文与综述的分类资料库,README 中只有分类目录和论文链接,没有训练或推理代码。

Q:分类体系会持续更新吗?

A:会。README 明确说明鉴于领域发展迅速,arXiv 论文与仓库都会持续更新,可定期重新克隆或拉取最新内容。

Q:想引用该工作应该参考哪里?

A:对应的综述论文为 arXiv:2209.00796,已发表在 ACM Computing Surveys 期刊上,引用时请以该论文为准。

注意事项

  • README 未给出安装、运行或配置说明,本教程仅包含克隆与阅读资料的基础操作。
  • 仓库仅用于论文收集与分类,不涉及任何模型推理或部署流程。
  • 文中未提及端口、密钥、依赖包版本等信息,遇到相关需求请以官方仓库最新说明为准。

核心亮点

  • 系统性梳理扩散模型论文,按图像/视频/3D等子领域分类,便于快速定位研究脉络
  • 整合survey与taxonomy,提供从基础理论到前沿应用的完整知识框架
  • 覆盖text-to-image、text-to-video、text-to-3d等热门方向,紧跟Stable Diffusion等实际落地技术

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目为论文列表型,无代码或可运行示例,对工程实践帮助有限

适用场景

  • 研究者快速调研扩散模型领域,寻找特定子方向论文
  • 入门者系统学习扩散模型发展脉络与核心概念
  • 技术选型时对比不同生成任务(图像/视频/3D)的模型方案

替代项目

awesome-diffusion-models、The-Annotated-Diffusion-Model、diffusion-benchmark

项目介绍

Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy 是开源模型领域的开源项目,由 YangLing0818 开发,2022 年首次发布。

在全站 13,109 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(3,365)位列前 30%,在开源模型分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-23。完全免费,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:研究者快速调研扩散模型领域,寻找特定子方向论文。同类可对比的替代方案包括 awesome-diffusion-models、The-Annotated-Diffusion-Model、diffusion-benchmark。

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