AsyncDiff

Asynchrone Entrauschungs- und Parallelisierung von Diffusionsmodellen

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AsyncDiff ist eine asynchrone Entrauschungslösung zur Beschleunigung der Parallelisierung von Diffusionsmodellen. Durch die Aufteilung des Rauschvorhersagemodells in mehrere Komponenten und deren Verteilung auf verschiedene Geräte wird eine parallele Modellverarbeitung ermöglicht. Diese Methode reduziert die Inferenzlatenz deutlich, während die generierte Qualität kaum beeinträchtigt wird. AsyncDiff unterstützt verschiedene Diffusionsmodelle, darunter Stable Diffusion 2.1, Stable Diffusion 1.5, Stable Diffusion x4 Upscaler, Stable Diffusion XL 1.0, ControlNet, Stable Video Diffusion und AnimateDiff.

Beschleunigung der Parallelisierung verschiedener Diffusionsmodelle wie Stable Diffusion 2.1
Stable Diffusion 1.5 und Stable Diffusion x4 Upscaler.
Parallele Berechnung durch Aufteilung des Rauschvorhersagemodells auf verschiedene Geräte
wodurch die Inferenzlatenz effektiv reduziert wird.
Reduzierung der Inferenzlatenz bei gleichbleibender Generierungsqualität für eine effiziente Bild- und Videogenerierung.
Bereitstellung detaillierter Skripte zur Beschleunigung der Inferenz bestimmter Modelle
um benutzerdefinierte Optimierungen zu ermöglichen.
Unterstützung verschiedener Modelle wie ControlNet und Stable Diffusion XL für flexible Anpassung an unterschiedliche Anwendungsszenarien.
Flexible Konfigurationsoptionen zur Anpassung an verschiedene Anforderungen der parallelen Berechnung für eine vereinfachte asynchrone parallele Inferenz.
Einfache Integration: Asynchrone parallele Inferenz lässt sich durch Hinzufügen von nur wenigen Codezeilen aktivieren

AsyncDiff eignet sich für Forschende und Entwickler
die eine effiziente Bild- und Videogenerierung benötigen. Es ist besonders für Anwendungsszenarien geeignet
bei denen die Inferenzzeit von Deep-Learning-Modellen reduziert und gleichzeitig die Qualität der generierten Inhalte erhalten werden soll.

Beschleunigung der Bildgenerierung von Stable Diffusion XL mit AsyncDiff
Parallele Verarbeitung des ControlNet-Modells mit AsyncDiff zur Steigerung der Effizienz der Videogenerierung
Beschleunigung von Stable Diffusion x4 Upscaler mit AsyncDiff zur schnellen Generierung hochauflösender Bilder

Installation der notwendigen Umgebung und Abhängigkeiten
einschließlich NVIDIA GPU
CUDA und CuDNN
um sicherzustellen
dass das System parallele Berechnungen unterstützt.

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AsyncDiff Alternativen

AsyncDiff — Asynchrone Entrauschungs- und Parallelisierung von Diffusionsmodellen

SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light — KI-Modell zur Erstellung hochwertiger Bilder basierend auf Text

Concept Sliders — Ein Low-Rank-Adapter zur präzisen Steuerung von Konzepten in Diffusionsmodellen.

flux-RealismLora — LoRA-Text-to-Image-Technologie basierend auf dem FLUX.1-dev-Modell.

Lumina-T2X — Ein einheitliches Framework zur Text-zu-beliebiger-Modalität-Generierung

SLD (Selbstkorrigierende, LLM-gesteuerte Diffusionsmodelle) — Offizielle Implementierung selbstkorrigierender, LLM-gesteuerter Diffusionsmodelle

OpenDiT — OpenDiT: Ein einfaches, schnelles und effizientes System zum Trainieren und Inferieren von DiT.

Stable Cascade — Von Stability AI entwickeltes hoch effizientes Text-zu-Bild-KI-Modell mit niedriger Einstiegsschwelle.

Taiyi-Diffusion-XL — Offenes, zweisprachiges (Chinesisch-Englisch) KI-Modell zur Bilderzeugung

AIEmojiGenerator — KI-gestütztes Tool zur Erstellung personalisierter Emojis

RenderNet — KI-Bildgenerierung, sekundenschnelle Antwortzeiten

AI Photo — Eine KI-Anwendung zur Umwandlung von Text in Bilder.

LanPaint — Hochwertiges Bildreparatur-Plugin ohne zusätzliches Training, geeignet für alle Stable-Diffusion-Modelle.

Inception Labs — Inception Labs bringt eine neue Generation diffusionsbasierter Sprachmodelle auf den Markt und bietet extrem schnelle, effiziente und hochwertige Sprachgenerierung.

CogView4-6B — CogView4-6B ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger Bilder konzentriert.

CogView4 — CogView4 ist ein hochauflösendes Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das Chinesisch und Englisch unterstützt.

Wan2GP — Wan2GP ist ein optimiertes Open-Source-Videogenerierungsmodell, das speziell für Benutzer mit GPUs mit niedriger Konfiguration entwickelt wurde und verschiedene Videogenerierungsaufgaben unterstützt.

Profiling-Daten in DeepSeek Infra — Analyse der Berechnungs- und Kommunikationsüberlappungsstrategie in V3/R1, Bereitstellung von Leistungsanalysedaten für Deep-Learning-Frameworks.

Wan2.1-T2V-14B — Wan2.1-T2V-14B ist ein Hochleistungsmodell zur Text-zu-Video-Generierung, das verschiedene Videoerzeugungsaufgaben unterstützt.

Moonlight — Moonlight ist ein 16B-Parameter-Mixture-of-Experts-Modell (MoE), das mit dem Muon-Optimierer trainiert wurde und hervorragende Leistung zeigt.

FlashVideo — FlashVideo ist ein hocheffizientes Modell zur Erzeugung von hochauflösenden Videos, das sich auf detailgetreue und scharfe Darstellung konzentriert.

Magic 1-For-1 — Magic 1-For-1 ist ein hocheffizientes Modell zur Bild-zu-Video-Generierung, das innerhalb einer Minute ein einminütiges Video erstellen kann.

DiffSplat — DiffSplat ist ein generatives Framework zur Erzeugung von 3D-Gaußschen Punktwolken aus Textprompts und Einzelbildaufnahmen.

Qwen2.5-1M — Open-Source Qwen-Modell mit Unterstützung für einen Kontext von bis zu 1 Million Tokens, ideal für die Verarbeitung langer Sequenzen.

Animagine XL 4.0 — Animagine XL 4.0 ist ein auf Anime-Stil spezialisiertes Stable Diffusion XL Modell, das für die Erzeugung hochwertiger Anime-Bilder entwickelt wurde.

Mistral-Small-24B-Instruct-2501 — Mistral Small 24B ist ein mehrsprachiges, leistungsstarkes, anweisungen feinabgestimmtes großes Sprachmodell für diverse Anwendungsfälle.

PengChengStarling — PengChengStarling ist ein auf dem icefall-Projekt basierendes Toolkit zur Entwicklung mehrsprachiger automatischer Spracherkennung (ASR)-Modelle.

Flux-Midjourney-Mix2-LoRA — Ein Text-zu-Bild-Generierungsmodell im Stil von Midjourney, das sich auf hochauflösende und realistische Bilder konzentriert.

Doubao-1.5-pro — Doubao-1.5-pro ist ein hochperformantes, sparsames MoE-Großsprachmodell, das sich auf ein optimales Gleichgewicht zwischen Inferenzleistung und Modellkapazität konzentriert.

Flex.1-alpha — Ein vortrainiertes, textbasiertes Bildgenerierungsmodell mit 8 Milliarden Parametern und Apache 2.0 Open-Source-Lizenz.