🔥Stable Diffusion - топовая генеративная модель, да еще с открытым кодом (выкуси OpenAI)
Мои одногруппники по PhD из научной лабы CompVis выкатили обновленную версию Latent Diffusion Model (LDM), которую назвали Stable Diffusion.
Это модель, которую можно использовать для создания и изменения изображений на основе текстовых запросов. В этой версии они по аналогии с Imagen, вместо BERT-like языкового энкодера используют фиксированный предварительно обученный текстовый энкодер CLIP ViT-L/14. Сама диффузионная модель обучена на огромном датасете LAION-2B на 256 вдеокартах A100 примерно в течение месяца.
Результаты же этой модели на уровне с DALLE-2, если не лучше! А требует она в разы меньше ресурсов для инференса. Когда веса появятся в общем доступе (пока только по запросу), то можно будет её довольно быстро гонять даже в бесплатном коллабе.
❱❱ https://github.com/CompVis/stable-diffusion
Мои одногруппники по PhD из научной лабы CompVis выкатили обновленную версию Latent Diffusion Model (LDM), которую назвали Stable Diffusion.
Это модель, которую можно использовать для создания и изменения изображений на основе текстовых запросов. В этой версии они по аналогии с Imagen, вместо BERT-like языкового энкодера используют фиксированный предварительно обученный текстовый энкодер CLIP ViT-L/14. Сама диффузионная модель обучена на огромном датасете LAION-2B на 256 вдеокартах A100 примерно в течение месяца.
Результаты же этой модели на уровне с DALLE-2, если не лучше! А требует она в разы меньше ресурсов для инференса. Когда веса появятся в общем доступе (пока только по запросу), то можно будет её довольно быстро гонять даже в бесплатном коллабе.
❱❱ https://github.com/CompVis/stable-diffusion
tgoop.com/ai_newz/1370
Create:
Last Update:
Last Update:
🔥Stable Diffusion - топовая генеративная модель, да еще с открытым кодом (выкуси OpenAI)
Мои одногруппники по PhD из научной лабы CompVis выкатили обновленную версию Latent Diffusion Model (LDM), которую назвали Stable Diffusion.
Это модель, которую можно использовать для создания и изменения изображений на основе текстовых запросов. В этой версии они по аналогии с Imagen, вместо BERT-like языкового энкодера используют фиксированный предварительно обученный текстовый энкодер CLIP ViT-L/14. Сама диффузионная модель обучена на огромном датасете LAION-2B на 256 вдеокартах A100 примерно в течение месяца.
Результаты же этой модели на уровне с DALLE-2, если не лучше! А требует она в разы меньше ресурсов для инференса. Когда веса появятся в общем доступе (пока только по запросу), то можно будет её довольно быстро гонять даже в бесплатном коллабе.
❱❱ https://github.com/CompVis/stable-diffusion
Мои одногруппники по PhD из научной лабы CompVis выкатили обновленную версию Latent Diffusion Model (LDM), которую назвали Stable Diffusion.
Это модель, которую можно использовать для создания и изменения изображений на основе текстовых запросов. В этой версии они по аналогии с Imagen, вместо BERT-like языкового энкодера используют фиксированный предварительно обученный текстовый энкодер CLIP ViT-L/14. Сама диффузионная модель обучена на огромном датасете LAION-2B на 256 вдеокартах A100 примерно в течение месяца.
Результаты же этой модели на уровне с DALLE-2, если не лучше! А требует она в разы меньше ресурсов для инференса. Когда веса появятся в общем доступе (пока только по запросу), то можно будет её довольно быстро гонять даже в бесплатном коллабе.
❱❱ https://github.com/CompVis/stable-diffusion
BY эйай ньюз
Share with your friend now:
tgoop.com/ai_newz/1370