Introducing Würstchen: Fast Diffusion for Image GenerationDiffusion model, whose text-conditional component works in a highly compressed latent space of imagesWürstchen - это диффузионная модель, которой работает в сильно сжатом латентном пространстве изображений. Почему это важно? Сжатие данных позволяет на порядки снизить вычислительные затраты как на обучение, так и на вывод модели.
Обучение на 1024×1024 изображениях гораздо затратное, чем на 32×32. Обычно в других моделях используется сравнительно небольшое сжатие, в пределах
4x - 8x пространственного сжатия.
Благодаря новой архитектуре достигается
42-кратное пространственное сжатие!
HF: https://huggingface.co/blog/wuertschen
Paper: https://arxiv.org/abs/2306.00637
Docs: hhttps://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/wuerstchen
Demo: https://huggingface.co/spaces/warp-ai/Wuerstchen
ai_machinelearning_big_data
