https://huggingface.co/blog/wuerstchen
Introducing Würstchen: Fast Diffusion for Image Generation
Introducing Würstchen: Fast Diffusion for Image Generation What is Würstchen? Würstchen is a diffusion model, whose text-conditional component works in a highly compressed latent space of images. Why is this important? Compressing data can reduce comput
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https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/wuerstchen
Würstchen
Taking Diffusers Beyond Images
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StableDiffusion보다 속도가 2배이상 빠름
Würstchen은 Stable Diffusion과 같은 확산 모델보다 더 빠르게 이미지를 생성하는 동시에 훨씬 적은 메모리를 소비하여 비슷한 결과를 얻는 개방형 텍스트-이미지 모델입니다. 이 접근 방식은 텍스트 조건부 확산 모델, 이미지 인코더/디코더 및 VQGAN의 세 가지 모델 파이프라인을 기반으로 합니다. Stable Diffusion 1.4 대비 모델 학습 비용이 16배 절감되었습니다. 이 성과는 압축 단계를 추가하여 512×512 이미지를 42배 줄여 12×12의 해상도로 달성함으로써 가능해졌습니다. Huggingface 에서 모델 데모를 시도해 볼 수 있으며 오픈 소스 코드는 Github 에서 사용할 수 있습니다 .
https://github.com/dome272/wuerstchen
GitHub - dome272/Wuerstchen: Official implementation of Würstchen: Efficient Pretraining of Text-to-Image Models
Official implementation of Würstchen: Efficient Pretraining of Text-to-Image Models - GitHub - dome272/Wuerstchen: Official implementation of Würstchen: Efficient Pretraining of Text-to-Image Models
github.com
SDXL에 비해 두배이상 빠른 속도를 보인다.
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