tiny-stable-diffusion：在1GB GPU VRAM上运行的稳固扩散模型

tiny-stable-diffusion：在1GB GPU VRAM上运行的稳固扩散模型

    tiny-stable-diffusion Tiny optimized Stable-diffusion that can run on GPUs with just 1GB of VRAM. (Beta)  

项目所在: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiny-stable-diffusion   
项目介绍

在深度学习艺术生成范畴，稳固扩散（Stable Diffusion）模型因其出色的图像生成能力而备受瞩目。然而，传统的稳固扩散模型通常需要较高的GPU显存（VRAM），这限制了在一些低显存GPU上的应用。为相识决这个问题，开源项目tiny-stable-diffusion诞生了。该项目基于官方的Stable Diffusion模型，通过一系列优化，使得稳固扩散模型能够在仅1GB VRAM的GPU上运行，大大降低了硬件门槛。
项目技能分析

tiny-stable-diffusion的核心技能优化包括以下几点：

• 模型量化（Quantization）：接纳PTQD方法，将扩散模型的权重量化至2位，大幅淘汰模型大小至369M，而不会对cond_stage_model和first_stage_model举行量化。
  
• 模型分片（Fragmentation）：将稳固扩散模型分割成四个部分，只在需要时发送到GPU，计算完成后立刻返回CPU，有用降低显存占用。
  
• 分部分计算注意力（Attention Calculation）：注意力机制的运算也被分割成多个部分举行，进一步降低显存使用。
  

这些优化步伐使得tiny-stable-diffusion能够在显存受限的环境中高效运行，为用户提供了更加机动的摆设选项。
项目及技能应用场景

tiny-stable-diffusion的重要应用场景包括：

• 艺术创作：艺术家和设计师可以使用该模型举行快速的艺术创作，生成具有创意的图像作品。
  
• 教诲研究：在学术研究中，特别是在深度学习和计算机视觉范畴，该模型可以用于讲授和实行。
  
• 个人娱乐：平常用户也可以通过简单的命令行操作，生成个性化的图像，用于娱乐或社交媒体分享。
  

项目特点

以下是tiny-stable-diffusion的重要特点：

• 低显存需求：能在仅有1GB VRAM的GPU上运行，适用于更多类型的硬件设备。
  
• 机动的命令行参数：提供了多种参数设置，如--seed、--n_samples、--n_iter、--H、--W等，允许用户自定义生成图像的细节。
  
• 可选的推理加快：通过使用--turbo参数，可以在不明显增长显存使用的环境下进步推理速率。
  
• 输出格式选择：支持png和jpg格式输出，满意不同用户的需求。
  
• 加权提示：用户可以通过给提示词加权，影响生成图像的风格和内容。
  

总结来说，tiny-stable-diffusion项目是一个良好的开源项目，通过技能创新和优化，为用户提供了在低显存环境下运行稳固扩散模型的办理方案。无论是艺术家、研究者照旧平常用户，都可以利用该项目轻松生成高质量的图像。如果你正在探求一个易于摆设和使用的高效图像生成工具，tiny-stable-diffusion绝对值得一试。
    tiny-stable-diffusion Tiny optimized Stable-diffusion that can run on GPUs with just 1GB of VRAM. (Beta)  

项目所在: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiny-stable-diffusion   

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