Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
🔥 Introducing Würstchen: Fast Diffusion for Image Generation

Diffusion model, whose text-conditional component works in a highly compressed latent space of images

Würstchen - это диффузионная модель, которой работает в сильно сжатом латентном пространстве изображений.

Почему это важно? Сжатие данных позволяет на порядки снизить вычислительные затраты как на обучение, так и на вывод модели.

Обучение на 1024×1024 изображениях гораздо затратное, чем на 32×32. Обычно в других моделях используется сравнительно небольшое сжатие, в пределах 4x - 8x пространственного сжатия.

Благодаря новой архитектуре достигается 42-кратное пространственное сжатие!

🤗 HF: https://huggingface.co/blog/wuertschen

📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.00637

📕 Docs: hhttps://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/wuerstchen

🚀 Demo: https://huggingface.co/spaces/warp-ai/Wuerstchen

ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/opendatascience/1979
Create:
Last Update:

🔥 Introducing Würstchen: Fast Diffusion for Image Generation

Diffusion model, whose text-conditional component works in a highly compressed latent space of images

Würstchen - это диффузионная модель, которой работает в сильно сжатом латентном пространстве изображений.

Почему это важно? Сжатие данных позволяет на порядки снизить вычислительные затраты как на обучение, так и на вывод модели.

Обучение на 1024×1024 изображениях гораздо затратное, чем на 32×32. Обычно в других моделях используется сравнительно небольшое сжатие, в пределах 4x - 8x пространственного сжатия.

Благодаря новой архитектуре достигается 42-кратное пространственное сжатие!

🤗 HF: https://huggingface.co/blog/wuertschen

📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.00637

📕 Docs: hhttps://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/wuerstchen

🚀 Demo: https://huggingface.co/spaces/warp-ai/Wuerstchen

ai_machinelearning_big_data

BY Data Science by ODS.ai 🦜









Share with your friend now:
tg-me.com/opendatascience/1979

View MORE
Open in Telegram


Data Science by ODS ai 🦜 Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How Does Telegram Make Money?

Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.

Telegram Gives Up On Crypto Blockchain Project

Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”

Data Science by ODS ai 🦜 from ru


Telegram Data Science by ODS.ai 🦜
FROM USA