Hugging Face 开发 8 亿参数文生成图模型 aMUSEd,几秒钟内可生成 AI 图像

来源: 巴比特2024-01-05
据站长之家 1 月 5 日报道,Hugging Face 团队正试图通过一款名为 aMUSEd 的新模型加快速度,该模型可以在短短几秒钟内生成图像,比其他竞争对手如 Stable Diffusion 更快。 这款轻量级的文本到图像模型基于谷歌的 MUSE 模型,参数规模约为 8 亿。aMUSEd 可以部署在移动设备等设备上。它的速度来自于它的构建方式。aMUSEd 采用了一种称为 Masked Image Model(MIM)的架构,而不是 Stable Diffusion 和其他图像生成模型中的潜在扩散。Hugging Face 团队表示,MIM 减少了推理步骤,从而提高了模型的生成速度和可解释性。而且它的小尺寸也使得它运行速度很快。
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