Hugging Face·· 2024-01-04精选AI 评分61
Hugging Face 开源非扩散文生图模型 aMUSEd
Welcome aMUSEd: Efficient Text-to-Image Generation
AI 导读
Hugging Face 开源了非扩散文生图模型 aMUSEd,采用掩码图像建模(MIM)架构并开源了完整代码与权重。该模型总参数量约 800M,推理步骤更少且原生支持零样本图像修复,已完整集成进 diffusers 库。模型在 8-bit Adam 和 float16 下微调显存低于 11GB,采用 LoRA 时可进一步降至 7GB。
推荐理由
原文提供了基于掩码图像建模的非扩散文生图方案与推理代码,便于开发者探索小参数量下的快速图像生成。
来源:Hugging Face · huggingface.co