Nchịkọta
Models Consistency Models (LCMs) bụ usoro na-ahapụ ndị na-emepụta ihe onyonyo na-emepụta foto dị elu n'ime otu nzọụkwụ ruo anọ kama ị na-emebu ọtụtụ iri. Ha na-eme ka ọgbọ onyonyo dị nso na-adị adị, ọbụlagodi na ngwaike dị obere.
Models Consistency Models bụ nke kọmpụta na-arụ ọrụ ọhụụ nke na-akọwa ma ọ bụ mepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, arụmọrụ, na imepụta ihe.
Ime miri emi
Ụdị mgbasa ozi latent dị ka Stable Diffusion na-amalite site na mkpọtụ wee na-ekwupụta ugboro ugboro, na-achọkarị nyocha netwọkụ 20 ruo 50 iji mee otu onyonyo, nke na-adị nwayọọ. Ndị LCM, nke Luo na ndị ọrụ ibe webatara na 2023, na-etinye nhụsianya na-agbanwe agbanwe na oghere nzuzo nke ụdị mgbasa ozi a zụrụ azụ. Echiche bụ isi: zụọ netwọkụ ụmụ akwụkwọ ka ha na-awụlikwa elu ozugbo na nsonaazụ dị ọcha site n'akụkụ ọ bụla n'akụkụ trajectory denoising, yabụ a na-enweta otu azịza ahụ n'otu nnukwu nzọụkwụ na mbụ were ọtụtụ obere. Nsonaazụ bụ onyonyo dị nkọ n'ihe dịka 1 ruo 4 nzọụkwụ. Usoro mmekọ, LCM-LoRA, na-achịkọta ngwangwa a dị ka obere nkwụnye nkwụnye nwere ike ịdaba na ụdị Stable Diffusion dị mma nke dị adị na-azụghachighị netwọk ahụ dum.
Nghọta nka nka
Ụdị na-agbanwe agbanwe na-amanye ihe onwunwe 'njide n'onwe': isi ihe abụọ ọ bụla dị n'otu ụzọ na-adịghị mma (ihe omume ODE nke puru omume) ga-ederịrị n'otu onyinyo ikpeazụ ahụ dị ọcha. A na-ewepụ nwa akwụkwọ ahụ site n'ụdị mgbasa ozi nke onye nkuzi iji meju nke a, na-amụta ịkọ njedebe njedebe ozugbo. Ịrụ ọrụ n'ime oghere nzuzo abịakọrọ karịa pikselụ na-eme distillation ọnụ ala. N'ihi na otu nlebanya nwere ike mali n'ofe trajectory ahụ, nleba anya dị arọ na-adaba n'ime obere nzọụkwụ.
Ịmụta Ụdị Nkwekọrịta Latent
Models Consistency Models (LCMs) bụ usoro na-ahapụ ndị na-emepụta ihe onyonyo na-emepụta foto dị elu n'ime otu nzọụkwụ ruo anọ kama ị na-emebu ọtụtụ iri. Ha na-eme ka ọgbọ onyonyo dị nso na-adị adị, ọbụlagodi na ngwaike dị obere. Models Consistency Models bụ nke kọmpụta na-arụ ọrụ ọhụụ nke na-akọwa ma ọ bụ mepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, arụmọrụ, na imepụta ihe. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Models Consistency Models dị ka ihe nlere anya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwapụta nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Latent Consistency Models ituzizi izi ezi na eziokwu arụ ọrụ dị ka ogo data, iche iche ọkụ, na ịdekọ aha. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'otu oge ahụ, ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ.
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole.
Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi.
Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ngwa akwa akwa oge na-emelite onyonyo emepụtara ka ị na-apịpị ma ọ bụ na-esepụta ya, na-enweghi efu efu.
Ọgbọ onyonyo Stable Diffusion na-agba ọsọ na laptọọpụ ma ọ bụ GPU ekwentị n'ime ntakịrị ntakịrị nke sekọnd
Ịtụba ihe nkwụnye LCM-LoRA n'elu ụdị edoziri nke ọma iji mee ka ọ dị ngwa ngwa na-enweghị ọzụzụ.
Ịmepụta nnukwu ihe onyonyo dị ọnụ ala maka nyocha imewe site na ịbelata usoro site na ~30 gbadaa ~4
Usoro mmejuputa
Models Consistency Model na omume
Ngwa akwa akwa oge na-emelite onyonyo emepụtara ka ị na-apịpị ma ọ bụ na-esepụta ya, na-enweghi efu.
Ngwa ngwa akwa akwa nke na-emelite onyonyo emepụtara ka ị na-ede ma ọ bụ na-esepụta ihe, yana ndị otu na-adịghị efu efu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka oke ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Models Consistency Model na omume
Ọgbọ onyonyo Stable Diffusion na-agba ọsọ na laptọọpụ ma ọ bụ GPU ekwentị n'ime ntakịrị ntakịrị nke sekọnd.
Ọgbọ ihe onyonyo Stable Diffusion na-agba ọsọ na laptọọpụ ma ọ bụ ekwentị GPU n'ime obere akụkụ nke abụọ na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Models Consistency Model na omume
Na-atụba ihe nkwụnye LCM-LoRA n'ime ụdị emeziri nke ọma ka ọ dị ngwa ngwa n'ebughị ụzọ zụọ ya.
Idobe ihe nkwụnye LCM-LoRA na ụdị dị mma nke ọma iji mee ka ọ dị ngwa ngwa na-enweghị ọzụzụ otu ìgwè na-enwetakwa nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ na-ebuwanye ibu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta yana ụgwọ njehie na oge.
Models Consistency Model na omume
Ịmepụta nnukwu ihe onyonyo dị ọnụ ala maka nyocha imewe site na ịbelata usoro site na ~30 gbadaa ~4.
Ịmepụta nnukwu ihe onyonyo dị ọnụ ala maka nyocha imewe site na ịbelata usoro site na ~ 30 ruo ~ 4 Otu na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie n'oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu dị n'iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya.
Ọrụ nlereanya nwere ike ịdịgasị iche n'ofe ọkụ, igwe mmadụ, na gburugburu.
Enwere ike ghara ịhụ ihe dị mma ma ọ bụrụ na enyochaghị oke ntụkwasị obi.
Map mmejuputa
Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie.
Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie.
Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu.
Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset.
Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.