Stability AI 发布 Stable Diffusion 3 早期预览版
AI 创业公司 Stability AI 宣布其最新一代的文本图像模型 Stable Diffusion 3 开放预览,该版本目前仅限部分用户参与测试,主要是为了在正式发布前收集与性能和安全性相关的用户反馈。感兴趣的用户可以申请加入等候名单。
Stable Diffusion 3 早期预览版相比前代产品在图片质量、多主题展示和文字展示方面有大幅提升。Stable Diffusion 3 模型的参数规模从 8 亿 到 80 亿不等,其架构组合了 diffusion transformer(扩散变换架构)和 flow matching(流匹配),技术报告将在晚些时候公布。
性能的具体提升内容包括:
- 多主题提示处理能力: 新模型对于包含多个主题或元素的提示具有更好的理解和处理能力。这意味着用户可以在一个提示中描述更复杂的场景,而模型能够更准确地根据这些描述生成图像。
- 图像质量: Stable Diffusion 3在生成的图像质量上有显著提高,包括更细腻的细节表现、更准确的颜色匹配以及更自然的光影处理。这些改进使得生成的图像更加逼真,更能捕捉到用户的创意意图。
- 拼写和文本处理能力: 这个版本在处理文本元素,尤其是在图像中直接展现的文本(如标语、标签等)时,有更好的拼写能力和文本理解。这包括更准确地识别和渲染用户提示中的文字,甚至是在复杂的视觉背景中。
Stable Diffusion 3的性能提升不仅基于其先进的扩散变换架构,还包括了以下关键的技术创新和改进:
- 新型扩散变换器: Stable Diffusion 3采用了一种新型的扩散变换技术,与Sora类似,这种新技术为模型提供了更强大的图像生成能力。 Transformer 是一种深度学习模型,专门设计来逐步构建图像的细节,从而生成高质量的视觉内容。
- 流匹配与其他改进: 模型还整合了流匹配技术和其他技术改进,进一步增强了生成图像的质量和多样性。流匹配技术有助于模型更好地理解和模拟图像中的动态元素和结构,使得生成的图像在视觉上更加连贯和自然。
- 利用Transformer的改进: Stable Diffusion 3充分利用了Transformer技术的最新进展,这不仅使模型能够进一步扩展其能力,还使其能够接受多模态输入。这意味着模型能够处理更复杂和多样化的数据类型,如结合文本和图像的输入,从而在理解和生成图像内容方面提供更大的灵活性和精确度。

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
开源日报 | 等到 Sora 开源了立刻推出属于我们自己的大模型
欢迎阅读 OSCHINA 编辑部出品的开源日报,每天更新一期。 # 2024.2.21 今日要点 OpenSource Daily 2023 年度 Rust 调查报告 有 93% 的受访者称自己是 Rust 用户,其中 49% 的人每天(或几乎每天)都会使用 Rust,相较上一年小幅增加 2 个百分点。在没有使用 Rust 的用户中,31% 的人表示主要原因时使用 Rust 有难度;67% 的人表示他们还没有机会优先学习 Rust,这也是最常见的原因。 Go 1.22 正式发布 Go 1.22 中新增的优化之一是改进了虚拟化,允许静态调度更多的接口方法调用。启用 PGO 后,大多数程序的性能将提高 2% 至 14%。 此外,Go 运行时中的内存优化可将 CPU 性能提高 1-3%,同时还可将大多数 Go 程序的内存开销减少约 1%。 新的 math/rand/v2 软件包提供了更简洁、更一致的应用程序接口,并使用了质量更高、速度更快的伪随机生成算法。 今日观察 - 微博 -赤犬龙之介- -21世纪经济报道 今日推荐 开源之声 每日项目榜 Gitee 榜单: 在线阅读完整日报内容,访问:...
- 下一篇
记一次 Rust 内存泄漏排查之旅
在某次持续压测过程中,我们发现 GreptimeDB 的 Frontend 节点内存即使在请求量平稳的阶段也在持续上涨,直至被 OOM kill。我们判断 Frontend 应该是有内存泄漏了,于是开启了排查内存泄漏之旅。 Heap Profiling 大型项目几乎不可能只通过看代码就能找到内存泄漏的地方。所以我们首先要对程序的内存用量做统计分析。幸运的是,GreptimeDB 使用的 jemalloc 自带 heap profiling,我们也支持了导出 jemalloc 的 profile dump 文件。于是我们在 GreptimeDB 的 Frontend 节点内存达到 300MB 和 800MB 时,分别 dump 出了其内存 profile 文件,再用 jemalloc 自带的 jeprof 分析两者内存差异(--base 参数),最后用火焰图显示出来: 显然图片中间那一大长块就是不断增长的 500MB 内存占用了。仔细观察,居然有 thread 相关的 stack trace。难道是创建了太多线程?简单用 ps -T -p 命令看了几次 Frontend 节点的进程,线程...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...