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Mochi Diffusion —— Mac 上原生运行 Stable Diffusion

Mochi Diffusion 可在 Mac 上原生运行 Stable Diffusion,本应用内置Apple 的 Core ML Stable Diffusion 框架,以实现在搭载 Apple 芯片的 Mac 上用极低的内存占用发挥出最优性能。 功能 极致性能和极低内存占用 (使用神经网络引擎时 ~150MB) 在所有搭载 Apple 芯片的 Mac 上充分发挥神经网络引擎的优势 生成图像时无需联网 图像转图像(也被称为 Image2Image) 在图像的 EXIF 信息中存储所有的关键词(在访达的“显示简介”窗口中查看) 使用 RealESRGAN 放大生成的图像 自动保存 & 恢复图像 自定义 Stable Diffusion Core ML 模型 无需担心损坏的模型 使用 macOS 原生框架 SwiftUI 开发 下载 在发行页面下载最新版本。 运行 在初次运行模型时, 神经网络引擎可能需要约2分钟编译缓存,后续运行速度会显著提高。 计算单元 CPU 和神经网络引擎能很好地平衡性能和内存占用 CPU 和 GPU在 M1 Max/Ultra 及后续型号上可能更快,但...

被泄露的大语言模型 LLaMA,助长了一系列 ChatGPT 开源替代品

开源和基于 API 的分发之间的摩擦是生成式 AI 生态中极为迫切的矛盾。比如在从文本到图像领域,Stable Diffusion 的发布清楚地表明开源是基础模型的可行分发机制。然而,在大型语言模型 (LLM) 领域却并非如此,该领域最大的突破来自 GPT-4、Claude 和 Cohere 等模型,这些模型只能通过 API 获取。并且这些模型的开源替代品没有表现出相同水平的性能,特别是在它们遵循人类指令的能力方面。 然而,一项意想不到的研究突破和泄露的模型版本彻底改变了这一现状。 几周前,Meta 宣布了它的大语言模型 LLaMA,其参数规模从 70 亿到 650 亿参数不等(包括 7B、13B、33B 和 65B 参数),该模型的一大优势是能运行在单张显卡上。当时 Meta 没有开源 LLaMA,而是通过邀请制的方式出于研究的目的将源代码提供给社区。但在宣布该消息一周后,LLaMA 模型在 4chan 上被泄露,有匿名用户通过 BT 种子公开了 LLaMA-65B——有 650 亿个参数的 LLaMA,容量为 220GB。它已被确认是真实的,有用户在单张显卡上运行了 LLaMA,结...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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