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
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...
其次呢,当然是各种测试集的niubility和各种sota,这里就不再赘述。OK,让我们开始吧。 一、环境安装 docker run -it --rm --gpus=all -v /datas/work/zzq:/workspace pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-runtime bash https://github.com/Tencent/HunyuanDiT.git cd /workspace/HunyuanDiT/HunyuanDiT-...
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、...
Hunyuan-DiT的技术亮点 Hunyuan-DiT凭借其独特的技术特点，在中文文生图领域独树一帜：中文原生训练：深度浸润中文语境Hunyuan-DiT以海量中文数据为基石进行训练，不仅深化了对中文语境和文化元素的理解，更能生成贴合中文审美和文化内涵的图像。其训练数据囊括了十万余个中文类别，从人物到风景，从植物到动物，无所不...
HunyuanDiT是腾讯开源的文生图大模型,支持中英文理解能力,我们来体验一波。 HunyuanDiT大模型已经上传至Hugging Face,可以在Hugging Face直接体验,点击进入体验地址。 HunyuanDiT文生图界面非常简单,只要一句描述词即可生图。 我们随机选择一句中文描述词,看看生图的效果如何?生图过程也有生成速度的百分百显示。
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 # 下载 comfyui源码 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ...
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
Hunyuan-DiT : 一个强大的 Multi-Resolution Diffusion Transformer 与细粒度中文理解模型 首个中英双语DiT架构,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,重新精心设计了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...
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...