AsyncDiff

Solución de aceleración asíncrona para la des-ruidificación y paralelización de modelos de difusión

Producto ComúnProgramaciónComputación distribuidaTexto a imagen

AsyncDiff es una solución de aceleración asíncrona para des-ruidificar y paralelizar modelos de difusión. Al dividir el modelo de predicción de ruido en múltiples componentes y distribuirlos en diferentes dispositivos, logra el procesamiento paralelo del modelo. Este método reduce significativamente la latencia de inferencia con una mínima afectación en la calidad de la generación. AsyncDiff admite varios modelos de difusión, incluyendo Stable Diffusion 2.1, Stable Diffusion 1.5, Stable Diffusion x4 Upscaler, Stable Diffusion XL 1.0, ControlNet, Stable Video Diffusion y AnimateDiff.

Acelera la paralelización de diversos modelos de difusión
como Stable Diffusion 2.1
Stable Diffusion 1.5 y Stable Diffusion x4 Upscaler.
Reduce la latencia de inferencia mediante el cálculo paralelo entre dispositivos al dividir el modelo de predicción de ruido.
Reduce la latencia de inferencia manteniendo la calidad de generación
ideal para la generación eficiente de imágenes y videos.
Proporciona scripts detallados para acelerar el proceso de inferencia de modelos específicos
facilitando la optimización personalizada.
Admite diversos modelos como ControlNet y Stable Diffusion XL
adaptándose flexiblemente a diferentes escenarios de aplicación.

AsyncDiff es ideal para investigadores y desarrolladores que necesitan una generación eficiente de imágenes y videos. Es especialmente útil en escenarios donde se busca reducir el tiempo de inferencia de los modelos de aprendizaje profundo sin comprometer la calidad del contenido generado.

Acelerar el proceso de generación de imágenes de Stable Diffusion XL usando AsyncDiff
Procesar en paralelo el modelo ControlNet usando AsyncDiff para mejorar la eficiencia de la generación de videos
Utilizar AsyncDiff para acelerar Stable Diffusion x4 Upscaler y generar imágenes de alta resolución rápidamente

Instalar el entorno y las dependencias necesarias
incluyendo una GPU NVIDIA
CUDA y CuDNN
asegurando que el sistema admite la computación paralela.
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Story-Adapter — Marco iterativo sin entrenamiento para la visualización de historias largas

text-to-pose — Modelo que genera poses a partir de texto y, posteriormente, imágenes.

TryOffDiff — Tecnología de prueba virtual de reconstrucción de prendas de alta fidelidad basada en modelos de difusión

SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light — Modelo de IA para la generación de imágenes de alta calidad basadas en texto.

Deslizadores de Concepto — Adaptadores de bajo rango para un control preciso de los conceptos en modelos de difusión.

flux-RealismLora — Técnica LoRA de generación de imágenes a partir de texto basada en el modelo FLUX.1-dev.

Slicedit — Tecnología de edición de vídeo basada en texto, utilizando cortes espacio-temporales.

Lumina-T2X — Un marco unificado de generación de texto a cualquier modalidad

Animagine XL 3.1 — Modelo de texto a imagen basado en Stable Diffusion que genera imágenes de alta calidad con estilo anime.

SLD (Modelos de Difusión Controlados por LLM Autocorrectivos) — Implementación oficial de modelos de difusión controlados por LLM autocorrectivos.

OpenDiT — OpenDiT: Un sistema de entrenamiento e inferencia DiT simple, rápido y eficiente.

Stable Cascade — Modelo de IA de texto a imagen eficiente y de bajo umbral, desarrollado por Stability AI.

Taiyi-Diffusion-XL — Modelo de generación de imágenes a partir de texto bilingüe de código abierto

GeneradorAIdeEmojis — Herramienta de inteligencia artificial para crear emojis personalizados

LanPaint — Plugin de reparación de imágenes de alta calidad sin entrenamiento adicional, compatible con todos los modelos de difusión estables.

AI21-Jamba-Large-1.6 — AI21 Jamba Large 1.6 es un potente modelo base de arquitectura híbrida SSM-Transformer, que destaca en el procesamiento de texto largo y la inferencia eficiente.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

CogView4 — CogView4 es un modelo de generación de imágenes a partir de texto de alta resolución que admite chino e inglés.

Wan2GP — Wan2GP es un modelo de generación de video de código abierto optimizado, diseñado para usuarios con GPU de baja configuración, y admite varias tareas de generación de video.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

Wan2.1-T2V-14B — Wan2.1-T2V-14B es un modelo de generación de vídeo a partir de texto de alto rendimiento, que admite múltiples tareas de generación de vídeo.

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FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Magic 1-Para-1 — Magic 1-Para-1 es un modelo de generación de vídeo a partir de imagen altamente eficiente, capaz de generar un vídeo de un minuto en un minuto.

DiffSplat — DiffSplat es un framework generativo que crea nubes de puntos gaussianas 3D a partir de indicaciones de texto e imágenes de vista única.

Qwen2.5-1M — Modelo Qwen de código abierto que admite un contexto de hasta 1 millón de tokens, ideal para tareas de procesamiento de secuencias largas.

Animagine XL 4.0 — Animagine XL 4.0 es un modelo Stable Diffusion XL especializado en el estilo anime, diseñado para generar imágenes anime de alta calidad.

Acompáñate del Flujo — Un método eficiente para controlar los patrones de movimiento de modelos de difusión de video, que admite la personalización y migración de patrones de movimiento.

Mistral-Small-24B-Instruct-2501 — Mistral Small 24B es un modelo lingüístico grande (LLM) multi-idioma, de alto rendimiento y ajustado con instrucciones, adecuado para diversas aplicaciones.