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Noticias de stable diffusion
2 noticias · De más nuevas a más antiguas.
Hugging Face BlogExplorando optimizaciones simples para SDXL
El artículo técnico analiza técnicas para optimizar la inferencia del modelo de difusión latente Stable Diffusion XL (SDXL) de Stability AI, que con 3.5B de parámetros consume 28 GB de memoria y tarda 72,2 segundos por ejecución sin optimizar en una GPU A100. Se evalúan métodos como menor precisión (fp16), atención eficiente en memoria (SDPA), torch.compile, descarga de CPU, rebanado de VAE, caché de incrustaciones de texto y un autoencoder diminuto. La combinación de estas optimizaciones reduce el uso de memoria hasta 11,47 GB y el tiempo de inferencia hasta 10,2 segundos.
Noticia originalStable Diffusion en JAX / Flax: inferencia rápida en TPUs con Hugging Face Diffusers
Hugging Face Diffusers incorporó soporte para Flax desde la versión 0.5.1, lo que permite ejecutar inferencia de Stable Diffusion de forma muy rápida en TPUs de Google como las de Colab, Kaggle o Google Cloud. El artículo explica paso a paso la carga del modelo, la replicación de parámetros y prompts entre 8 dispositivos TPU, la paralelización con jax.pmap y la generación de imágenes con distintos prompts. También detalla la licencia CreativeML OpenRAIL-M y las restricciones de uso del modelo.
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