训练阶段的优化 由于 Hunyuan-DiT 模型参数众多且训练所需的图像数据量巨大,我们采用了 ZeRO [27]、flash-attention [8]、多流异步执行、激活检查点、内核融合等方法来提高训练速度。 推理阶段的优化 部署 Hunyuan-DiT 给用户使用成本高昂,我们采用了多种工程优化策略来提高推理效率,包括 ONNX 图优化、内核优化、...
根据潜空间扩散模型,HunyuanDIT使用预先训练好的变分自动编码器(VAE)将图像压缩到低维潜空间(latent space),然后训练扩散模型,利用扩散模型学习数据分布。 然后扩散模型通过Transformer进行参数化。 为了对文本提示进行编码,HunyuanDIT结合使用了预先训练好的双语(英语和中文)CLIP和多语种T5 编码器。 HunyuanDIT模型架构 ...
以下为Hunyuan-DiT的技术细节: 一、引言 Hunyuan-DiT模型的设计巧妙结合了扩散变换技术和中文细粒度理解能力,通过精心设计的数据管道和迭代优化过程,显著提升了中文文本到图像生成的质量和一致性。此外,该模型还支持多轮交互式对话,允许用户逐步细化他们的创意,从而实现了从模糊概念到具体图像的动态生成过程。 二、方法...
Hunyuan-DiT在文本图像一致性、剔除AI伪影、主题清晰度和美学评分等方面均取得了显著优势。特别是在生成“古代中国诗词”相关图像时，Hunyuan-DiT能够生成质量更高、语义更准确的图像，充分展现了对中国文化的深刻理解。
混元DiT,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。本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Hunyuan-DiT使用diffusers框架的推理过程。本方案目前仅适用于企业客户。本文档适配昇腾云ModelArts
国内首个中文原生DiT架构SOTA大模型HunyuanDiT已全面开源。以下是关于HunyuanDiT技术报告的详解：模型概述：HunyuanDiT是一种具备细粒度理解能力的文本到图像扩散transformer，能够处理英文和中文。已在Hugging Face平台及Github上发布，包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型，企业与个人开发者均可免费使用...
这是调用腾讯混元文生图大模型Hhunyuan-DiT的流程图: 也可以下载下图,直接拖放到ComfyUI的web界面上: 二、使用comfyui-hydit 具体操作说明在这里:https://github.com/Tencent/HunyuanDiT/blob/main/comfyui-hydit/README.md 如果上述代码能够直接执行成功,那按照官方操作还是很方便的,就是下载的文件有点多,时间...
腾讯混元文生图大模型(Hunyuan-DiT)与Stable Diffusion(SD)作为当前文生图领域的两大代表模型,各自在技术架构、应用场景和生态支持上展现出了独特的优势。以下是对这两个模型关键维度的对比分析: 1. 技术架构与性能 2. 中文场景适配性 3. 开源生态与商业化 ...
此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/Tencent/HunyuanDiT main 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支1 标签0 Zhimin LiFix the bug where "to_index_v2" is missing.949065b3个月前 ...
DiT、PixArt、HunyuanDiT的深入解读如下：DiT： 目标：保留扩散模型的可扩展性。 设计思想：继承ViT的设计，将输入图像通过patchify转化为向量序列，并为每个向量添加位置编码以进行顺序识别。 优化点：设计了四种不同的transformer block，包括在序列中追加额外的token、添加交叉注意力层、使用自适应层归一化...