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腾讯混元发布开源加速库,生图时间缩短 75%

腾讯混元DiT模型是业内首个中文原生的DiT架构文生图开源模型,为了提升开发者使用体验,腾讯混元官方上线了专属的加速库。开发者可通过 Hugging Face 下载该推理加速工具。 项目组通过知识蒸馏和TensorRT高性能推理框架,实现了DiT模型的采样步数压缩与高效推理部署。蒸馏主要指降低扩散模型迭代的步数实现加速。模型整体结构和参数量不变,用户在无需任何额外的操作和设备要求下使用蒸馏权重,即可降低50%迭代步数,实现耗时减半。TensorRT推理加速方案通过工程优化,可以进一步降低耗时,并且和模型权重解耦。同时使用两者进行推理部署,可将推理时间缩短75%。 官方还分享了两个降低用户使用门槛的最新消息:经过与社区的共同努力,用户可以基于ComfyUI的图形化界面使用腾讯腾讯混元文生图模型能力。同时,通过与Hugging Face团队合作,腾讯混元DiT模型已经部署到Hugging Face官方模型库Diffusers中,并编写了适配该模型库的调用和生成代码,用户可以直接通过该途径调用腾讯混元DiT模型,大大简化了用户使用的成本。 ComfyUI是一款文生图领域的WebUI界面设计,...

AIGC 生图的自动化质量评估

AIGC生图需要进行质量评估以确保满足一定标准。这一评估过程非常重要,因其关系到内容的专业性、商业价值以及顾客的满意度。然而,传统的手动评估方式既耗时又耗力,且容易受到主观偏差的影响,导致评估成本高昂而效果不佳。目前对基模型的优化效果的全面评测,包含了十多个维度,全部标注需要2~4个人日。如果涉及模型整体效果的迭代,则需要更多的人力投入。 鉴于此,自动化的质量评估方法成为一种迫切需求。通过采用算法和机器学习模型,自动化评估可以快速、准确地执行质量检查,不仅节省了大量人力资源,还提高了评估的一致性和准确性。自动化评估工具还能实现实时监控和即时反馈,从而提升整个生产流程的效率和内容的质量。 总之,自动化质量评估在提高AIGC生图质量与生产效率方面发挥着不可替代的作用。本文将分享几项最新的研究进展,希望能给大家带来帮助~ APDD ▐主要内容 计算视觉美学是计算机视觉领域中一个非常重要的研究领域,主要涉及大型数据集训练以及神经网络模型优化,使模型能够提供对美学质量的评估。因此,构建图像美学质量评估(IAQA)基准数据集已成为推进这一方向研究的关键前提。然而,现有的数据主要关注图像的总审美得分...

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