请忽略图中的TF32格式,和FP32格式,我们把注意力集中在FP16和BF16,因为相比FP32,16位的两种格式,占用更小的内存和内存带宽,并且运行速度更快,且不会降低最终任务的精确性。FP16和BF16主要的区别在于指数(范围)和小数(精度)的BF16扩大了范围,是专门针对机器学习的格式,所以能用BF16的请不要犹豫,否则请用FP16。
回到Stable Diffusion上，目前主流的Stable Diffusion 1.5可以使用FP16和FP32。FP32相比FP16有着更高的精度，不过RTX 20系列的FP32性能只有FP16的一半，而RTX 30和RTX 40系列虽然FP32和FP16性能一致，但FP32占用的显存是FP16的两倍，使用起来不是很划算。所以在实际使用中，为了追求更高的速度和更小的显存占用...
Fp16：意味模型用16位浮点数存，相对于Fp32更小更快，但是无法用于CPU，因为有的半浮点精度运算在CPU...
from diffusers import DiffusionPipeline import torch pipe = DiffusionPipeline.from\_pretrained\("/本地路径/stable-diffusion-xl-base-0.9", torch\_dtype=torch.float16, variant="fp16"\) pipe.to\("cuda"\) prompt = "Watercolor painting of a desert landscape, with sand dunes, mountains, and a ...
训练以BFloat16混合精度执行,all-reduce时采用FP32。AdamW 优化器设置为:β1=0.9,β2=0.95,ε=1e−6,λ(权重衰减)=0.1。从学习率=3.2e-4开始,设置最小学习率为3.2e-5,使用余弦衰减。 自然语言模型训练的核心假设之一是从左到右的因果顺序,不过对于代码来说,这种假设并不总是成立(例如,函数调用和函数声...
见状,不少网友纷纷喊话:干的漂亮!但,Stable Diffusion 3 啥时候出啊? 总得来说,Stable LM 2 12B 参数更多,性能更强。120 亿参数版本包含了基础模型和指令微调模型,并在七种多语言,高达 2 万亿 Token 数据集上完成训练。 在基准测试中,其性能赶超 Llama 2 70B 等开源模型。
Stable Diffusion 是 2022 年 8 发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像,官方项目其实并不适合新手直接使用,好在有使用 Stable Diffusion 封装的 WebUI 开源项目,可以通过前端页面来使用 Stable Diffusion,大大降低了使用门槛,本文主要是介绍 Github 作者为 AUTOMATIC1111 的 stable-dif...
Stable Diffusion 在图像生成领域的知名度不亚于对话大模型中的 ChatGPT。其能够在几十秒内为任何给定的输入文本创建逼真图像。由于 Stable Diffusion 的参数量超过 10 亿,并且由于设备上的计算和内存资源有限,因而这种模型主要运行在云端。 在没有精心设计和实施的情况下,在设备上运行这些模型可能会导致延迟增加,这是...
使用线条检测控制Stable Diffusion。 Scribble control_v11p_sd15_scribble(pidinet_scribble\scribble_xdog\scribble_hed) 使用涂鸦控制Stable Diffusion。 Soft Edge control_v11p_sd15_softedge(hed_safe\pidinet\pidinet_safe\pidinet_sketch) 使用羽化边缘控制Stable Diffusion。