为了应对这一问题,北京大学、东北大学、佐治亚大学发布了Stable-Diffusion.cpp(简称Sdcpp)的优化方法,引入了Winograd算法和三个优化策略,最终整图生成速度最高可达到4.79倍,从此实现创作自由!
近期,东北大学及其研究小组发布了一个开源优化版的Stable-Diffusion.cpp,令人振奋的是,该版本在抽卡效率上实现了惊人的提升,达到了4.8倍。这一技术进步不仅在学术界引起了广泛关注,同时也为AI生成艺术领域带来了新的可能性。Stable Diffusion作为一种文本生成图像的模型,因其灵活性和生成质量而受到重视,但原版本的运算效率往往限制了其在实际应用中的广泛普及。
在近日的 AWS re:Invent 大会上,Stable Diffusion3.5 Large (SD3.5Large)宣布正式在亚马逊 Bedrock 平台上可用。作为 AWS 的完全托管平台,Bedrock 旨在为开发者提供构建和扩展生成式人工智能应用的基础模型。
新智元报道  编辑:LRST【新智元导读】清华大学与国家蛋白质科学中心的最新成果,结合了稳定学习的理论,提出了一个面向多中心、大队列异质数据的「稳定」生存分析方法。近日,清华大学与国家蛋白质科学中心联合提出了一种发现稳定标志物(Biomarker)的 ...
品玩12月9日讯,据 marktechpost 报道,Stability AI 近日推出了阿拉伯语 Stable LM 1.6B模型。 据悉,该模型是以阿拉伯语为中心的大语言模型,其规模在文化对齐和语言理解基准方面取得了显著成果。与超过 70 ...
Chinese researchers have designed a solution to maintain stable communication signals aboard future ultra-high-speed trains.