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https://github.com/openvinotoolkit/nncf/ [NNCF] 通过在模型图中添加量化层,并使用训练数据集的子集来微调这些额外的量化层的参数,实现了后训练量化。量化后的权重结果将是 INT8 而不是 FP32/FP16,从而加快了模型的推理速度。 根据SDXL-Turbo Model 的结构,UNet 模型占据了整个流水线执行时间的重要部分。现在...
Generative Models by Stability AI. Contribute to Stability-AI/generative-models development by creating an account on GitHub.
🔗开源资源: 该数据集已开源，论文地址为https://arxiv.org/abs/2311.12793，项目地址为https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer/tree/main/projects/ShareGPT4V 上海AI实验室、Meta联合开发开源模型 可为人体生成3D空间音频 上海AI实验室与Meta合作推出的开源模型利用头戴式麦克风和人体姿态信息，成功生成...
代码:https://github.com/Stability-AI/generative-models 技术报告:https://static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/65663480a92fba51d0e1023f/1701197769659/adversarial_diffusion_distillation.pdf(https://arxiv.org/abs/2311.17042)
开源地址:https://github.com/Stability-AI/generative-models 在线体验地址:https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo 论文地址:https://stability.ai/s/adversarial_diffusion_distillation.pdf 根据官方宣传,SDXL Turbo是基于SDXL 1.0开发而成,并且使用了一种全新的对抗扩散蒸馏技术(ADD),将图像所需...
访问SDXL Turbo 示例 |ComfyUI_examples (comfyanonymous.github.io)下载下面的图片(或者直接下载这张图片),然后拖入comfyui界面中即可出现工作流,因为图中已包含相关信息。 此时comfyui中会出现下面sdxl-turbo的工作流: 这样SDXL-turbo就可以在comfyui中使用了。
GitHub链接:https://github.com/modelscope/facechain FaceChain SDXL模型结合LCM采样器进行推理加速。推理步数由40步减少至8步,推理时间由40s减少至8s。 运行FaceChain WebUI示例代码: # Step1: 我的notebook -> PAI-DSW -> GPU环境# Step2: Entry the Notebook cell,clone FaceChain from github:!GIT_LFS...
https://github.com/openvinotoolkit/nncf/ [NNCF] 通过在模型图中添加量化层,并使用训练数据集的子集来微调这些额外的量化层的参数,实现了后训练量化。量化后的权重结果将是 INT8 而不是 FP32/FP16,从而加快了模型的推理速度。 根据SDXL-Turbo Model 的结构,UNet 模型占据了整个流水线执行时间的重要部分。现在...
SDXL Turbo SDXL Turbo 采用了Adversarial Diffusion Distillation 技术，也叫做逆向扩散蒸馏绘图模型。可以在保持高采样和保真度的前提下，实现单步合成、完成实时图像生成。在和其他扩散模型的对比中可以在保持图像质量的前提下，用最低的 GPU资源，最快的速度完成图像生成各项测试，指标均超过同级别对手。https://githu...