AI სიახლეები

Hugging Face Diffusers-ის 1 წელი: რევოლუცია AI გენერაციულ მოდელებში

Hugging Face-ის მიზანია კარგი მანქანური სწავლების დემოკრატიზაცია ღია და ეთიკური ხელოვნური ინტელექტის მომავლის შესაქმნელად. ამ მიზნით შეიქმნა 🤗 Diffusers ბიბლიოთეკა, რომელიც ყველას საშუალებას აძლევს, ექსპერიმენტი ჩაატაროს „ტექსტიდან გამოსახულებამდე“ მოდელებით. როგორც მოდულური ხელსაწყოების ყუთი, Diffusers 1 წლის გახდა და ამ პერიოდში, საზოგადოების დახმარებით, მას მრავალი მნიშვნელოვანი ფუნქცია დაემატა. მათ შორისაა გამოსახულების ხარისხის გაუმჯობესება DeepFloyd IF-ისა და Stability AI SDXL-ის მოდელებით

Stable Diffusion: ტექსტიდან გამოსახულების გენერირების მოდელის გამოყენების გზამკვლევი

Stable Diffusion არის მოწინავე ტექსტიდან გამოსახულების გენერირების ლატენტური დიფუზიური მოდელი, შექმნილი CompVis-ის, Stability AI-სა და LAION-ის მკვლევრებისა და ინჟინრების მიერ. ის გაწვრთნილია LAION-5B მონაცემთა ბაზის ქვესიმრავლიდან მიღებულ 512x512 ზომის სურათებზე. ეს სტატია დეტალურად განმარტავს, თუ როგორ გამოვიყენოთ Stable Diffusion 🧨 Diffusers ბიბლიოთეკასთან ერთად, როგორ მუშაობს მოდელი და როგორ შეიძლება მისი გენერირების კონვეიერის მორგება. ასევე განხილულია ლიცენზირების, ინფერენციის ნაბიჯების, g

გეპატიჟებით Stable Diffusion-ის შემქმნელებთან და ხელოვნური ინტელექტის მკვლევრებთან შეხვედრაზე!

ამ გამოშვებასთან ერთად, 30 ნოემბერს ვმართავთ ცოცხალ საზოგადოებრივ ღონისძიებას, რომელზეც გეპატიჟებით! პროგრამა მოიცავს საინტერესო მოხსენებებს Stable Diffusion-ის შემქმნელებისგან, Stability AI-ისა და Meta-ს მკვლევრებისგან, ასევე სხვა ექსპერტებისგან! რეგისტრაციისთვის, გთხოვთ, შეავსოთ ეს ფორმა. სპიკერებისა და მოხსენებების შესახებ დამატებითი დეტალები მოცემულია ქვემოთ. მოხსენებები ფოკუსირებული იქნება დიფუზიური მოდელების მაღალი დონის პრეზენტაციაზე და იმ ინსტრუმენტებზე, რომელთა გამოყენებაც შეგვიძლია მათ

Stability AI-მ Stable Diffusion 3 Medium წარადგინა: ახალი 2-მილიარდპარამეტრიანი მოდელი გაუმჯობესებული არქიტექტურითა და წარმადობით

Stability AI-მ გამოუშვა Stable Diffusion 3 Medium (SD3), 2 მილიარდი პარამეტრიანი ლატენტური დიფუზიური მოდელი, რომელიც განკუთვნილია ტექსტიდან გამოსახულების სინთეზისთვის. ის მოიცავს ინოვაციურ მულტიმოდალურ დიფუზიურ ტრანსფორმატორს (MMDiT) და სამ ტექსტის ენკოდერს, მათ შორის T5-v1.1-XXL-ს. SD3 იყენებს პირობითი ნაკადის შესატყვისობის ობიექტივს სწავლებისთვის და წარმოგიდგენთ ახალ FlowMatchEulerDiscreteScheduler-ს ინფერენსისთვის. Diffusers-ის ინტეგრაცია მოიცავს მეხსიერების ოპტიმიზაციებს, რაც მოდელს უფრო ფარ