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文本驱动的图像生成 极致压缩实现高效推理

Würstchen项目采用创新的两阶段压缩方法,实现了高达42倍的空间压缩,显著降低了文本到图像的生成成本。初步压缩由VQGAN完成,随后扩散自编码器进一步优化。关键的Stage C在小型潜空间中高效运行,适应高分辨率图像如2048x2048,仍保持对计算资源的低需求。使用固定预训练的文本编码器CLIP ViT-bigG/14,该模型能够经济高效地产生基于文本提示的高质量图像。

PixArt-sigma - Diffusion Transformer模型实现4K文本到图像生成
4K图像生成GithubPixArt-ΣTransformer开源项目扩散模型文生图
PixArt-Σ是一个基于Diffusion Transformer的文本到图像生成模型。通过Weak-to-Strong训练方法,该模型支持4K分辨率生成,采用300长度T5 token和SDXL VAE。相比前代PixArt-α,PixArt-Σ具有更强的生成能力。项目提供开源代码、多种分辨率预训练权重、diffusers库集成支持和在线演示。
anycost-gan - 高效灵活的GAN模型实现实时图像生成与编辑
Anycost GANGithubStyleGAN2交互式编辑图像合成开源项目计算成本
Anycost GAN是一种新型生成对抗网络,可在不同计算资源下生成一致的高质量图像。该模型支持多分辨率和自适应通道训练,实现实时图像编辑。项目提供预训练模型、演示和评估代码,方便研究人员和开发者探索高效GAN技术。
sparsegpt - 开源项目实现大型语言模型高效压缩
GithubSparseGPT开源项目模型压缩神经网络剪枝稀疏化语言模型
SparseGPT是一个致力于大型语言模型压缩的开源项目。它提供了一套工具,可在单次操作中对OPT、BLOOM和LLaMA等大规模语言模型进行精确剪枝。该项目支持非结构化、n:m结构化和稀疏量化压缩方法,并包含在WikiText2、PTB和C4子集上评估模型性能的脚本。SparseGPT能有效缩减模型规模的同时保持准确性,为研究人员和开发者提供了探索语言模型压缩的实用工具。
pixel - 像素编码语言模型,无需固定词汇表实现多语言处理
BERTGithubPIXELVision Transformer图像编码开源项目语言模型
PIXEL是一个将文本渲染为图像进行语言处理的模型,消除了固定词汇表的需求。在同样的数据上,PIXEL在非拉丁脚本的语法和语义处理上优于BERT。PIXEL由文本渲染器、编码器和解码器组成,采用ViT-MAE技术实现图像级语言模型。用户可以通过Gradio演示体验PIXEL,并查看预训练和微调指南。未来将提供渲染指南、优化模型及HuggingFace transformers的集成。
LlamaGen - 自回归模型在图像生成中的应用和优势
AR模型GithubHugging FaceLlamaGen图像生成开源项目自回归模型
LlamaGen项目展示了自回归模型在图像生成中的潜力,通过无偏视觉信号和大规模数据训练,实现了媲美扩散模型的性能。该项目发布了多种图像tokenizer和生成模型,支持从100M到3B参数的多种配置,并提供在线演示和高效的vLLM服务框架。访问项目页面和在线demo,体验这些创新模型的强大功能。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
sige - 提升图像编辑效率的空间增量生成引擎
GithubSIGE卷积优化图像编辑开源项目深度学习生成模型
SIGE是一种空间增量生成引擎,通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟,同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显,在NeurIPS 2022发表,并开源了代码和基准数据集。
Visual-Style-Prompting - 创新的视觉风格提示方法实现文本到风格化图像生成
GithubVisual Style Prompting开源项目扩散模型文本到图像生成自注意力机制风格控制
Visual-Style-Prompting项目提出创新的视觉风格提示方法,通过交换自注意力层键值实现多样化图像生成并保持特定风格。无需微调即可使用,生成图像忠实反映参考风格。经广泛评估,该方法在多种风格和文本提示下表现优异,准确匹配文本描述并最佳呈现参考风格。
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型,专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块,通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型,在性能和效率间达到平衡,适合GPU部署和TensorRT优化。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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