דגם Würstchen V2 מנצח Stable Diffusion XL עם מהירות מרשימה ליצירת תמונות ברזולוציה גבוהה
ציוץ לאחרונה מאת מחבר מאמר שכותרתו "Würstchen" (בגרמנית "נקניק") משך את תשומת לבם של חובבים ומומחים כאחד. הציוץ שיתף את התוצאות המסקרנות של יצירת תמונות באמצעות דגם Würstchen V2 החדש.
Würstchen הוא מהיר ויעיל, מייצר תמונות מהר יותר מאשר דגמים כמו Stable Diffusion XL תוך שימוש בפחות זיכרון. יש לו גם עלויות אימון מופחתות, כאשר Würstchen v1 דורש רק 9,000 שעות GPU של אימון ברזולוציות 512×512, בהשוואה ל-150,000 שעות GPU שהושקעו ב Stable Diffusion 1.4. הפחתה של פי 16 בעלויות לא רק מועילה לחוקרים שעורכים ניסויים חדשים אלא גם פותחת את הדלת לארגונים נוספים להכשיר מודלים כאלה. Würstchen v2 השתמש ב-24,602 שעות GPU, מה שהפך אותו לזול פי 6 מ-SD1.4, שהוכשר רק ב-512×512.
Würstchen V2 הוא א מודל דיפוזיה שעובד במרחב סמוי דחוס מאוד של תמונות, ומפחית עלויות חישוביות לאימון והסקת מסקנות בסדרי גודל. הוא משתמש בעיצוב חדשני המשיג דחיסה מרחבית פי 42, הישג שלא נראה בעבר. Würstchen משתמשת בדחיסה דו-שלבית, Stage A ו-Stage B, המפענחת תמונות דחוסות בחזרה לחלל הפיקסלים. מודל שלישי, שלב C, נלמד במרחב הסמוי הדחוס ביותר, הדורש חלקים מהמחשב המשמש למודלים הנוכחיים בעלי הביצועים הטובים ביותר, תוך שהוא מאפשר הסקה זולה ומהירה יותר.
Würstchen V2 כולל שני שלבי דיפוזיה:
- שלב א': שלב זה כולל דיפוזיה מותנית בטקסט ומתגאה במיליארד פרמטרים מדהימים. התאוצה כאן מושגת באמצעות טכניקות דחיסה גבוהות במיוחד. יש לציין שבמקום גודל הקוד הנסתר של 1x128x128, כפי שניתן לראות ב-SDXL, Würstchen V4 פועל בתחילה ברזולוציה של 2x24x24. משמעות הדבר היא פחות פיקסלים אך יותר ערוצים, וכתוצאה מכך להגברת מהירות משמעותית.
- שלב ב': זהו דגם דיפוזיה המצויד ב-600 מיליון פרמטרים, האחראי על פירוק התמונה מ-24×24 לרזולוציה של 128×128.
משלים את התהליך מפענח עם 20 מיליון פרמטרים שהופך את הקוד הנסתר לתמונה מעובדת.
היתרון הפרקטי שבולט מיד הוא המהירות המדהימה של Würstchen V2. הוא פועל במהירות הגבוהה פי 2-2.5 מ-SDXL, התקדמות ראויה לציון בתחום של יצירת תמונות בינה מלאכותית.
כמו בכל חידוש טכנולוגי, ייתכנו פשרות. מבחינת איכות התמונה, כמה מומחים מציעים הפסד קל, אם כי עדיין ממתינים להשוואה מקיפה וכנה כדי לספק ראיות קונקרטיות.
להלן דוגמאות מטקסט לתמונה שנוצרו:
קרא עוד נושאים קשורים:
כתב ויתור
בקנה אחד עם הנחיות פרויקט אמון, אנא שים לב שהמידע המסופק בדף זה אינו מיועד ואין לפרש אותו כייעוץ משפטי, מס, השקעות, פיננסי או כל צורה אחרת של ייעוץ. חשוב להשקיע רק את מה שאתה יכול להרשות לעצמך להפסיד ולפנות לייעוץ פיננסי עצמאי אם יש לך ספק. למידע נוסף, אנו מציעים להתייחס לתנאים ולהגבלות וכן לדפי העזרה והתמיכה שסופקו על ידי המנפיק או המפרסם. MetaversePost מחויבת לדיווח מדויק וחסר פניות, אך תנאי השוק עשויים להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
על המחבר
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
מאמרים נוספים
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
