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一秒100張實時生成二次元老婆照!高吞吐低延遲低功耗|登頂GitHub熱榜、已開源

AIGC動態(tài)2年前 (2023)發(fā)布 量子位
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一秒100張實時生成二次元老婆照!高吞吐低延遲低功耗|登頂GitHub熱榜、已開源

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原標題:一秒100張實時生成二次元老婆照!高吞吐低延遲低功耗|登頂GitHub熱榜、已開源
關鍵字:圖像,相似性,模型,樣本,隊列
文章來源:量子位
內(nèi)容字數(shù):2388字

內(nèi)容摘要:


西風 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI單RTX4090,每秒生成100張圖!
一種專為實時交互式圖像生成而設計的一站式解決方案,登頂GitHub熱榜。
方案名為StreamDiffusion,支持多種模型和輸出幀率。
無論是圖像到圖像,還是文本到圖像,都能實時生成:
重點是,該項目現(xiàn)已開源,在GitHub熱榜已狂攬3400+星。
經(jīng)測試,使用SD-turbo模型在去噪步驟為1步的情況下,文本-圖像每秒幀率可達106,圖像-圖像每秒幀率達到93。
CM-LoRA+KohakuV2模型在4步的情況下,文本-圖像每秒幀率為38,圖像-圖像每秒幀率為37。
除了高吞吐量、低延遲,StreamDiffusion還做到了低功耗。單塊RTX3060上,可降低58.2%的功耗;單塊RTX4090,降低49.8%。
網(wǎng)友們也是玩嗨了,紛紛上手嘗試:
淺淺留下一個字:
StreamDiffusion長啥樣?StreamDiffusion由來自UC伯克利、日本筑波大學等的研究人員聯(lián)合提出。
StreamDiffusion Pipeline包含六大組件:Stream Batch、殘差無分類器指導(


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文章來源:量子位
作者微信:QbitAI
作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業(yè)新突破

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