需求人群:
"AsyncDiff 适合需要进行高效图像生成和视频生成的研究人员和开发者。特别适用于寻求降低深度学习模型推理时间,同时保持生成内容质量的应用场景。"
使用场景示例:
使用 AsyncDiff 加速 Stable Diffusion XL 的图像生成过程
通过 AsyncDiff 并行化处理 ControlNet 模型以提升视频生成效率
利用 AsyncDiff 对 Stable Diffusion x4 Upscaler 进行加速,以快速生成高分辨率图像
产品特色:
支持多种扩散模型并行化加速,如Stable Diffusion 2.1、Stable Diffusion 1.5、Stable Diffusion x4 Upscaler等。
通过分割噪声预测模型实现设备间的并行计算,有效降低推理延迟。
减少推理延迟,保持生成质量,适用于高效的图像和视频生成。
提供详细的脚本以加速特定模型的推理过程,方便用户进行定制化优化。
支持 ControlNet、Stable Diffusion XL 等多种模型,灵活适应不同的应用场景。
提供灵活的配置选项以适应不同的并行计算需求,使得异步并行推理更加方便。
易于集成,仅需添加少量代码即可启用异步并行推理,降低开发成本。
使用教程:
安装必要的环境和依赖,包括 NVIDIA GPU、CUDA 和 CuDNN,确保系统支持并行计算。
创建 Python 环境并激活,然后安装 AsyncDiff 的依赖包,以便进行异步并行推理。
在现有的扩散模型代码中引入 AsyncDiff,并进行必要的配置,比如分割数量和去噪步长。
根据需求选择并配置模型分割的数量、去噪步长和预热阶段,以满足不同的并行计算需求。
运行提供的示例脚本或自定义脚本来执行并行推理,评估加速效果。
根据输出结果评估 AsyncDiff 加速效果,并进行必要的调整,以达到最佳性能。
浏览量:24
最新流量情况
月访问量
4.89m
平均访问时长
00:06:37
每次访问页数
5.70
跳出率
37.28%
流量来源
直接访问
52.59%
自然搜索
32.74%
邮件
0.05%
外链引荐
12.33%
社交媒体
2.17%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
12.61%
德国
3.57%
印度
9.68%
俄罗斯
4.81%
美国
18.94%
异步去噪并行化扩散模型
AsyncDiff 是一种用于并行化扩散模型的异步去噪加速方案,它通过将噪声预测模型分割成多个组件并分配到不同的设备上,实现了模型的并行处理。这种方法显著减少了推理延迟,同时对生成质量的影响很小。AsyncDiff 支持多种扩散模型,包括 Stable Diffusion 2.1、Stable Diffusion 1.5、Stable Diffusion x4 Upscaler、Stable Diffusion XL 1.0、ControlNet、Stable Video Diffusion 和 AnimateDiff。
一个统一的文本到任意模态生成框架
Lumina-T2X是一个先进的文本到任意模态生成框架,它能够将文本描述转换为生动的图像、动态视频、详细的多视图3D图像和合成语音。该框架采用基于流的大型扩散变换器(Flag-DiT),支持高达7亿参数,并能扩展序列长度至128,000个标记。Lumina-T2X集成了图像、视频、3D对象的多视图和语音频谱图到一个时空潜在标记空间中,可以生成任何分辨率、宽高比和时长的输出。
用于精确控制扩散模型中概念的低秩适配器
Concept Sliders 是一种用于精确控制扩散模型中概念的技术,它通过低秩适配器(LoRA)在预训练模型之上进行应用,允许艺术家和用户通过简单的文本描述或图像对来训练控制特定属性的方向。这种技术的主要优点是能够在不改变图像整体结构的情况下,对生成的图像进行细微调整,如眼睛大小、光线等,从而实现更精细的控制。它为艺术家提供了一种新的创作表达方式,同时解决了生成模糊或扭曲图像的问题。
3D纹理生成技术,根据文本描述合成3D纹理
TexGen是一个创新的多视角采样和重采样框架,用于根据任意文本描述合成3D纹理。它利用预训练的文本到图像的扩散模型,通过一致性视图采样和注意力引导的多视角采样策略,以及噪声重采样技术,显著提高了3D对象的纹理质量,具有高度的视角一致性和丰富的外观细节。
基于文本的视频编辑技术,使用时空切片。
Slicedit是一种零样本视频编辑技术,它利用文本到图像的扩散模型,并结合时空切片来增强视频编辑中的时序一致性。该技术能够保留原始视频的结构和运动,同时符合目标文本描述。通过广泛的实验,证明了Slicedit在编辑真实世界视频方面具有明显优势。
基于稳定扩散生成高质量动漫风格图像的文本到图像模型
Animagine XL 3.1 是一款能够基于文本提示生成高质量动漫风格图像的文本到图像生成模型。它建立在稳定扩散 XL 的基础之上,专门针对动漫风格进行了优化。该模型具有更广泛的动漫角色知识、优化过的数据集和新的美学标签,从而提高了生成图像的质量和准确性。它旨在为动漫爱好者、艺术家和内容创作者提供有价值的资源。
通过LLM增强语义对齐的扩散模型适配器
ELLA(Efficient Large Language Model Adapter)是一种轻量级方法,可将现有的基于CLIP的扩散模型配备强大的LLM。ELLA提高了模型的提示跟随能力,使文本到图像模型能够理解长文本。我们设计了一个时间感知语义连接器,从预训练的LLM中提取各种去噪阶段的时间步骤相关条件。我们的TSC动态地适应了不同采样时间步的语义特征,有助于在不同的语义层次上对U-Net进行冻结。ELLA在DPG-Bench等基准测试中表现优越,尤其在涉及多个对象组合、不同属性和关系的密集提示方面表现出色。
官方实现的自纠正LLM控制的扩散模型
SLD是一个自纠正的LLM控制的扩散模型框架,它通过集成检测器增强生成模型,以实现精确的文本到图像对齐。SLD框架支持图像生成和精细编辑,并且与任何图像生成器兼容,如DALL-E 3,无需额外训练或数据。
OpenDiT:一款简单、快速、高效的DiT训练和推理系统
OpenDiT是一个开源项目,提供了一个基于Colossal-AI的Diffusion Transformer(DiT)的高性能实现,专为增强DiT应用(包括文本到视频生成和文本到图像生成)的训练和推理效率而设计。OpenDiT通过以下技术提升性能:在GPU上高达80%的加速和50%的内存减少;包括FlashAttention、Fused AdaLN和Fused layernorm核心优化;包括ZeRO、Gemini和DDP的混合并行方法,还有对ema模型进行分片进一步降低内存成本;FastSeq:一种新颖的序列并行方法,特别适用于DiT等工作负载,其中激活大小较大但参数大小较小;单节点序列并行可以节省高达48%的通信成本;突破单个GPU的内存限制,减少整体训练和推理时间;通过少量代码修改获得巨大性能改进;用户无需了解分布式训练的实现细节;完整的文本到图像和文本到视频生成流程;研究人员和工程师可以轻松使用和调整我们的流程到实际应用中,无需修改并行部分;在ImageNet上进行文本到图像训练并发布检查点。
文本到视频的指导生成模型
InstructVideo 是一种通过人类反馈用奖励微调来指导文本到视频的扩散模型的方法。它通过编辑的方式进行奖励微调,减少了微调成本,同时提高了微调效率。它使用已建立的图像奖励模型,通过分段稀疏采样和时间衰减奖励的方式提供奖励信号,显著提高了生成视频的视觉质量。InstructVideo 不仅能够提高生成视频的视觉质量,还能保持较强的泛化能力。欲了解更多信息,请访问官方网站。
升级扩散模型插件通用兼容性
X-Adapter是一个通用升级工具,可以使预训练的插件模块(例如ControlNet、LoRA)直接与升级的文本到图像扩散模型(例如SD-XL)配合使用,无需进一步重新训练。通过训练额外的网络来控制冻结的升级模型,X-Adapter保留旧模型的连接器,并添加可训练的映射层以连接不同版本模型的解码器进行特征重映射。重映射的特征将作为升级模型的引导。为了增强X-Adapter的引导能力,我们采用空文本训练策略。在训练后,我们还引入了两阶段去噪策略,以调整X-Adapter和升级模型的初始潜变量。X-Adapter展示了与各种插件的通用兼容性,并使不同版本的插件能够共同工作,从而扩展了扩散社区的功能。我们进行了大量实验证明,X-Adapter可能在升级的基础扩散模型中有更广泛的应用。
Show-1 将像素和潜在扩散模型结合起来,以实现高效的高质量文本到视频的生成
Show-1是一种高效的文本到视频生成模型,它结合了像素级和潜变量级的扩散模型,既能生成与文本高度相关的视频,也能以较低的计算资源要求生成高质量的视频。它首先用像素级模型生成低分辨率的初步视频,然后使用潜变量模型将其上采样到高分辨率,从而结合两种模型的优势。相比纯潜变量模型,Show-1生成的视频文本关联更准确;相比纯像素模型,它的运算成本也更低。
基于FLUX.1-dev的文本到图像生成模型
FLUX.1-dev-LoRA-Text-Poster是由Shakker-Labs开发的文本到图像生成模型,专门用于艺术文本海报的生成。该模型利用LoRA技术,通过文本提示来生成图像,为用户提供了一种创新的方式来创作艺术作品。模型的训练由版权用户cooooool完成,并在Hugging Face平台上共享,以促进社区的交流和发展。模型遵循非商业用途的flux-1-dev许可协议。
文本到图像生成的自适应工作流
ComfyGen 是一个专注于文本到图像生成的自适应工作流系统,它通过学习用户提示来自动化并定制有效的工作流。这项技术的出现,标志着从使用单一模型到结合多个专业组件的复杂工作流的转变,旨在提高图像生成的质量。ComfyGen 背后的主要优点是能够根据用户的文本提示自动调整工作流,以生成更高质量的图像,这对于需要生成特定风格或主题图像的用户来说非常重要。
生成融合宫崎骏风格和新海诚氛围的梦幻风景图
Flux Ghibsky Illustration 是一个基于文本生成图像的模型,它结合了宫崎骏动画工作室的奇幻细节和新海诚作品中的宁静天空,创造出迷人的场景。该模型特别适合创造梦幻般的视觉效果,用户可以通过特定的触发词来生成具有独特审美的图像。它是基于Hugging Face平台的开源项目,允许用户下载模型并在Replicate上运行。
AI动漫生成器,将文本或照片转换成动漫风格。
Easy Anime Maker是一个基于人工智能的动漫生成器,它使用深度学习技术,如生成对抗网络,将用户输入的文本描述或上传的照片转换成动漫风格的艺术作品。这项技术的重要性在于它降低了创作动漫艺术的门槛,使得没有专业绘画技能的用户也能创造出个性化的动漫图像。产品背景信息显示,它是一个在线平台,用户可以通过简单的文本提示或上传照片来生成动漫艺术,非常适合动漫爱好者和需要快速生成动漫风格图像的专业人士。产品提供免费试用,用户注册后可以获得5个免费积分,如果需要更多生成需求,可以选择购买积分,无需订阅。
基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,用于文本到图像生成。
FLUX.1-Turbo-Alpha是一个基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,由AlimamaCreative Team发布。该模型使用多头鉴别器来提高蒸馏质量,可以用于文本到图像(T2I)、修复控制网络等FLUX相关模型。推荐使用指导比例为3.5,Lora比例为1。该模型在1M开源和内部源图像上进行训练,采用对抗性训练提高质量,固定原始FLUX.1-dev变换器作为鉴别器主干,并在每层变换器上添加多头。
一键式创意图像生成模型
FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template 是一个基于 LoRA 训练的图像生成模型,由 Shakker-Labs 提供。该模型专注于创意照片生成,能够将用户的文本提示转化为具有创意性的图像。模型使用了先进的文本到图像的生成技术,特别适合需要快速生成高质量图像的用户。它是基于 Hugging Face 平台,可以方便地进行部署和使用。模型的非商业使用是免费的,但商业使用需要遵守相应的许可协议。
高级AI图像生成工具,将文本提示转化为专业级图像
Flux 1.1 Pro AI是一个基于人工智能的高级图像生成平台,它利用尖端的AI技术将用户的文本提示转化为高质量的视觉效果。该平台在图像生成速度上提高了6倍,图像质量显著改善,并增强了对提示的遵从性。Flux 1.1 Pro AI不仅适用于艺术家和设计师,还适用于内容创作者、营销人员等专业人士,帮助他们在各自的领域中实现视觉想法,提升创作效率和质量。
全能的创造者和编辑器,通过扩散变换遵循指令
ACE是一个基于扩散变换的全能创造者和编辑器,它能够通过统一的条件格式Long-context Condition Unit (LCU)输入,实现多种视觉生成任务的联合训练。ACE通过高效的数据收集方法解决了训练数据缺乏的问题,并通过多模态大型语言模型生成准确的文本指令。ACE在视觉生成领域具有显著的性能优势,可以轻松构建响应任何图像创建请求的聊天系统,避免了视觉代理通常采用的繁琐流程。
逆向绘画技术,重现绘画过程
Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法,能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程,能够处理多种艺术风格,并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解,定义了一组绘画指令,并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格,还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。
最先进的图像生成模型
FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型,它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度,同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项,以及更优的性价比,适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。
开源的文本到图像生成模型
OpenFLUX.1是一个基于FLUX.1-schnell模型的微调版本,移除了蒸馏过程,使其可以进行微调,并且拥有开源、宽松的许可证Apache 2.0。该模型能够生成令人惊叹的图像,并且只需1-4步即可完成。它是一个尝试去除蒸馏过程,创建一个可以微调的开源许可模型。
生成逼真的动态人脸视频。
Stable Video Portraits是一种创新的混合2D/3D生成方法,利用预训练的文本到图像模型(2D)和3D形态模型(3D)生成逼真的动态人脸视频。该技术通过人特定的微调,将一般2D稳定扩散模型提升到视频模型,通过提供时间序列的3D形态模型作为条件,并引入时间去噪过程,生成具有时间平滑性的人脸影像,可以编辑和变形为文本定义的名人形象,无需额外的测试时微调。该方法在定量和定性分析中均优于现有的单目头部化身方法。
基于级联扩散的文本到图像生成系统
CogView3是一个基于级联扩散的文本到图像生成系统,使用中继扩散框架。该系统通过将高分辨率图像生成过程分解为多个阶段,并通过中继超分辨率过程,在低分辨率生成结果上添加高斯噪声,从而开始从这些带噪声的图像进行扩散过程。CogView3在生成图像方面超越了SDXL,具有更快的生成速度和更高的图像质量。
AI模型测试与文本到图像提示集合平台
Prompt Llama是一个专注于文本到图像生成的AI模型测试平台,它允许用户收集高质量的文本提示,并测试不同模型在同一提示下的表现。该平台支持多种AI模型,包括但不限于midjourney、DALL·E 3、Firefly等,是AI图像生成领域研究者和爱好者的宝贵资源。
AI图像生成,创意无限。
FLUX AI图像生成器是一个创新的图像生成模型,它能够根据文本提示生成高质量的图像。FLUX.1的重要性在于它能够使高质量内容创作工具民主化,为专业人士和业余爱好者提供了一个简化的解决方案,允许用户在不需要广泛的技术知识或资源的情况下生成专业级的视觉效果。
集成空间编织注意力,提升扩散模型的高保真条件
HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型,旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征,并将其作为输入到HMControlModule,从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块,提高了生成视频的连续性和保真度。此外,HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情,以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint,实现了框架的热插拔适配器,不会影响T2I模型的泛化能力。
© 2024 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14