Bit News За словами веб-майстра від 22 грудня: StreamDiffusion - це проект з відкритим вихідним кодом, який останнім часом викликав бурхливі дискусії в Twitter. Заснований на технологіях LCM і SDXL Turbo, цей проект здатний генерувати 110 зображень в секунду, забезпечуючи вартий уваги ресурс для тих, хто хоче розробляти продукти для генерації зображень в реальному часі. Цей проект в першу чергу призначений для служб генерації зображень у реальному часі та забезпечує значні покращення з точки зору продуктивності.
StreamDiffusion підтримує широкий спектр моделей і частоту вихідних кадрів. Серед них модель SD-turbo досягає 106 кадрів в секунду для t2i і 93 для i2i за 1 ступінь. Модель LCM-LoRA+KohakuV2 має частоту кадрів 38 для t2i та 37 для i2i у випадку 4 кроків. Ці дані свідчать про ефективну роботу StreamDiffusion з точки зору генерації зображень.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Генеруйте 110 зображень за секунду! StreamDiffusion має відкритий вихідний код
Bit News За словами веб-майстра від 22 грудня: StreamDiffusion - це проект з відкритим вихідним кодом, який останнім часом викликав бурхливі дискусії в Twitter. Заснований на технологіях LCM і SDXL Turbo, цей проект здатний генерувати 110 зображень в секунду, забезпечуючи вартий уваги ресурс для тих, хто хоче розробляти продукти для генерації зображень в реальному часі. Цей проект в першу чергу призначений для служб генерації зображень у реальному часі та забезпечує значні покращення з точки зору продуктивності.
StreamDiffusion підтримує широкий спектр моделей і частоту вихідних кадрів. Серед них модель SD-turbo досягає 106 кадрів в секунду для t2i і 93 для i2i за 1 ступінь. Модель LCM-LoRA+KohakuV2 має частоту кадрів 38 для t2i та 37 для i2i у випадку 4 кроків. Ці дані свідчать про ефективну роботу StreamDiffusion з точки зору генерації зображень.