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DeepCache

免费加速扩散模型

DeepCache通过无需训练的方式显著加速扩散模型,支持Stable Diffusion、Stable Diffusion XL、Stable Video Diffusion等。兼容多种采样算法如DDIM和PLMS,并提供详细的使用示例,用户无需修改代码即可提升性能。此外,DeepCache还支持并行推理和多GPU使用,确保高效部署和运行。

SpeeD - 通过时间步长优化实现扩散模型训练加速
AI生成GithubSpeeD开源项目扩散模型深度学习训练加速
SpeeD是一种创新的扩散模型训练加速技术,通过对时间步长的深入分析和优化,将训练过程分为加速、减速和收敛三个区域。该方法采用重采样和重加权策略,实现了训练速度的显著提升。SpeeD易于与现有模型集成,能有效提高扩散模型的训练效率,为图像生成等任务提供了新的解决方案。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA,在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数,适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络,能够显著减少采样步骤,同时保持高质量的图像生成效果。
GradCache - 突破GPU/TPU内存限制,实现对比学习无限扩展
GPUGithubGradient CacheJAXPytorch对比学习开源项目
Gradient Cache技术突破了GPU/TPU内存限制,可以无限扩展对比学习的批处理大小。仅需一个GPU即可完成原本需要8个V100 GPU的训练,并能够用更具成本效益的高FLOP低内存系统替换大内存GPU/TPU。该项目支持Pytorch和JAX框架,并已整合至密集段落检索工具DPR。
HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。
ModelCache - 优化大型语言模型响应的语义缓存工具
Codefuse-ModelCacheGithub多租户大语言模型嵌入模型开源项目语义缓存
ModelCache 是一种优化大型语言模型(LLMs)响应的语义缓存工具,通过缓存预计算的模型结果,迅速响应相似请求,提升用户体验。它支持多租户,并通过 Redis Search 将缓存与向量数据库的交互时间减至 10ms。该项目整合了多种嵌入框架及本地存储选项如 sqlite 和 faiss,便于用户迅速测试。其目标是降低推理部署成本、提升模型性能和提供可扩展的大型模型服务。
x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编
GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署
该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术,旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试,用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具,用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行,提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
DCR - 扩散模型数据复制研究与优化方法分析
Diffusion模型Github开源项目数据复制机器学习生成式AI计算机视觉
DCR项目聚焦扩散模型中的数据复制问题,整合了两篇重要论文的研究成果和代码。项目内容包括数据复制现象分析、缓解策略提出、模型微调指南、推理方法、评估指标计算以及数据集资源。这些研究成果为提升扩散模型的生成质量和原创性提供了重要参考。
micro_diffusion - 低成本训练大规模扩散模型的开源方案
Githubdiffusion models低成本大规模模型开源开源项目模型训练
micro_diffusion是一个开源项目,旨在提供低成本训练大规模扩散模型的方法。该项目计划发布完整训练代码和模型检查点,为研究人员和AI爱好者提供实验资源。通过降低研究门槛,micro_diffusion有望促进扩散模型领域的广泛参与和创新。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库,专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术,如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity,DeepSpeed能大幅提高训练速度,同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练,并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术,优化模型存储与推理效率,是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
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