Stable Video Diffusion 可以适应各种下游任务，包括从单一图像进行多视角合成和在多视角数据集上进行微调。Stable Video Diffusion 是 Stability AI 多样化开源模型系列的一部分，涵盖图像、语言、音频、3D和代码。目前Stable Video Diffusion 的代码已在 Stability AI 的 Git
结果: NVIDIA V100 使用 4729 MB 显存用了 32 秒生成完毕。我很幸运的一次就得到了这个结果,没有进行任何挑选。 图生图放大功能 利用Tiled Diffusion 来放大或重绘图像 示例:从1024 * 800 放大到 4096 * 3200 ,使用默认参数 参数: 降噪= 0.4,步数 = 20,采样器 = Euler a,放大器 = RealESRGAN++,负面提示...
前三篇我们分别从整体,数学原理和实际操作浅谈了stable diffusion的原理,经过前几篇的阅读,我们对扩散模型已经有了大概的认知。 stable diffusion(latent diffusion)出现后,得益于其开源和火爆,社区内诞生了很多Fine-tuning(微调)之类的工作,让扩散模型的魅力进一步展现,本文就围绕相关工作展开浅谈,顺便填上前几期的缺漏。
1、对比 PyTorch，OneFlow 将“太乙 Stable Diffusion”推理速度提升1倍以上 下面的图表分别展示了在 A100 (PCIe 40GB / SXM 80GB)，V100 ( SXM2 32GB )， RTX 2080，RTX 3080 Ti，RTX 3090， 和 T4 不同类型的 GPU 硬件上分别使用 PyTorch, 和 OneFlow对 太乙 Stable Diffusion 进行推理的性能表现。可以看...
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Midjourney太贵 本地部署Stable Diffusion显卡4 0 9 0起步 今天介绍如何白嫖5万块的英伟达v100显卡,PC端MAC端甚至pad端手机端都可以直接使用的免费高性能Stable Diffusion 5分钟云端SOP部署方案(一)。 首先点击这个网址 developer.aliyun.com/fr 领取机器学习平台试用额度,大家可以点击这两个链接进入相应页面。 首先...
当然，Stable Diffusion 本身主要跑在本地，轻薄本通过芯片性能的提升和优化来运行合乎逻辑，不过本地的端侧大模型则属于较为新生的事物。通过通过模型优化，降低了模型对硬件资源的需求，进而提升了模型的推理速度，英特尔让一些社区开源模型能够很好地运行在个人电脑上。以大语言模型为例，英特尔通过第 13 代英特尔酷睿...
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打开链接:https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/stable_diffusion.ipynb 打开后,点击右上角的连接。 点击确定 等连接上后我们运行第一段脚本,就是查看当前使用的机器。一般是从 K80、T4、P100、V100 中随机分配一个。