腾讯混元DIT是一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型,此模型具有中英文细粒度理解能力。为了构建混元DiT,精心设计了Transformer结构、文本编码器和位置编码。构建了完整的数据管道,用于更新和评估数据,为模型优化迭代提供帮助。为了实现细粒度的文本理解,
腾讯的混元文生图大模型是业内首个中文原生的DiT架构文生图开源模型。DiT(Diffusion Transformer)架构是一种基于Transformer的扩散模型,它具备强大的可扩展性,能够在参数量增加的情况下,进一步提升视觉模型生成效果及效率。这一模型的参数量达到了15亿,支持中英文双语输入及理解,这意味着它不仅能够处理中文内容,还能无缝对...
目前在混元DiT的GitHub页面上可以看到，混元DiT还需要处理一些问题。比如生成图片的质量不及Stable Diffusion 3，以及不能并行处理单张图片等等。腾讯的开发者在GitHub上回复到，混元DiT会在近期推出蒸馏和TRT加速版本模型。蒸馏模型指的是模型体积变小，减少计算资源消耗，同时不影响输出结果。TRT加速版本是指模型利用英伟达...
因此如何在较低的资源例如12G显存或8G显存上运行混元DIT,仍然需要不断的进行优化。 痛点2: 微调不方便,虽然官方给出了完整的混元DIT的lora训练和全参微调的代码,但是部署环境,配比参数,等等细节还是会难道很多不会代码的炼丹师。 混元GitHub主页上对lora训练给出了完整的示例 痛点3: HunyuanDIT模型与comfyui的适配。
三、混元DiT代码 一、基础补充 1. DIT:Diffusion Transformer SoRA的架构正是DIT架构,Diffusion 在图像生成领域大杀四方,Transformers 在文本生成领域独领风骚,将二者结合,这就是DiT。 DiT相比于传统的stable diffusion,就是把diffusion里面的U-net换成了transformer架构。
https://github.com/Tencent/HunyuanDiT 魔搭社区最佳实践 按照混元DiT文生图模型的模型页面,需要的计算显存如下: 魔搭社区在DialogGen上支持了4bit的量化方式,在魔搭社区的免费算力上(24G)DialogGen + Hunyuan-DiT所需算力约为18G-19G,同时也可以在一张消费级显卡如3090上运行。
5月 14 日,腾讯正式对外开源了全面升级的混元文生图大模型——首个中文原生 DiT 架构(与 Sora 同架构)文生图开源模型,支持中英文双语输入及理解,参数量 15 亿。 升级后的混元文生图大模型不仅支持文生图,也可作为视频等多模态视觉生成的基础,目前已在 Hugging Face 平台及GitHub上发布,包含模型权重、推理代码、...
IT之家 7 月 4 日消息，腾讯混元文生图大模型（混元 DiT）今日宣布开源小显存版本，仅需 6G 显存即可运行，对使用个人电脑本地部署的开发者比较友好。此外，腾讯宣布混元文生图打标模型“混元 Captioner”正式对外开源。该模型支持中英文双语，针对文生图场景进行专门优化，可帮助开发者快速制作文生图数据集。腾讯混元...
据媒体报道，腾讯混元文生图负责人卢清林表示，混元DiT开源的价值有两方面。一方面这是业内首个中文原生DiT架构，弥补了开源社区的空白，另一方面混元DiT为全面开放，与现网版本完全一致。据介绍，此次开源的混元DiT采用了与Sora同样的背后关键技术——DiT架构，还支持256字中文理解，不仅支持文生图，也可作为视频等多...
近日，腾讯开源了一款全新的中文“文生图”大模型——混元DiT模型，这无疑为我提供了一个实现这一想法的绝佳机会。感兴趣的朋友们可以访问其官网地址https://dit.hunyuan.tencent.com，以深入了解该模型。同时，附上两篇文章供大家参考：国内首个中文原生DiT架构SOTA大模型全面开源！———Hunyuan-DiT技术报告详解...