Stable DiffusionはAI絵画のオープンソース界隈で人気のあるツールです。最新のWebUIは1.6版にアップデートされ、パフォーマンスが向上し、メモリ容量の少ないユーザーにも使いやすくなりました。秋葉一键包を使用すれば、Stable Diffusionのインストールとアップデートを簡単に行い、最新版または開発版を選択できます。
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AMDのAI分野における進歩は注目に値し、特にStable Diffusionモデルに対する最新の最適化は特筆すべきです。最近、Stability AIはONNXフレームワークに基づいた最適化されたStable Diffusionバージョンをリリースしました。これは、AMDのRadeonグラフィックカードとRyzen統合グラフィックスがAIタスク実行時のパフォーマンスを大幅に向上させ、最大3.8倍の高速化を実現することを意味します。この進歩は、NVIDIAとのエコシステムにおける差を縮めるだけでなく、…
先日、バイトダンスは、オーディオ条件付き潜在拡散モデルを利用してより正確なリップシンクを実現することを目的とした、LatentSyncという新しいリップシンクフレームワークを発表しました。このフレームワークはStable Diffusionをベースに、時間的一貫性を最適化しています。従来のピクセル空間拡散や2段階生成の方法とは異なり、LatentSyncはエンドツーエンド方式を採用し、中間モーション表現を必要とせず、複雑なオーディオとビジュアル間の関係を直接モデル化できます。LatentSyncの
最近のAWS re:Inventカンファレンスで、Stable Diffusion 3.5 Large（SD3.5 Large）がAmazon Bedrockプラットフォームで正式に利用可能になったことが発表されました。AWSのフルマネージドプラットフォームであるBedrockは、開発者がジェネレーティブAIアプリケーションを構築および拡張するための基盤モデルを提供することを目的としています。Stability AIは、SD3.5 LargeをAmazon Bedrockに導入することで、
Stability AIは、Stable Diffusion 3.5 Largeの新バージョンを正式リリースし、Blur、Canny、Depthの3種類のControlNet機能を追加しました。このアップデートにより、ユーザーはより強力な画像生成能力を得ることができ、生成される画像はより豊かで多様になります。Stability AIによると、このモデルのリリースはコミュニティライセンス契約に基づいており、非営利目的での無料使用が許可されています。
Stability AIは最近、最新のテキストから画像への深層学習生成モデルであるStable Diffusion 3.5を発表しました。このバージョンには、研究者、企業顧客、愛好家など、さまざまなユーザーのニーズに対応するために、3つの改良されたオープンソースモデルが含まれています。中でもStable Diffusion 3.5 Largeは、パラメーター数が81億個と、シリーズ全体で最も強力なモデルです。このモデルは、卓越した画像品質とプロンプトへの高い応答性により、プロフェッショナルユーザーに最適です。
Stability AIが技術的障壁を再び突破し、新しいStable Diffusion 3.5 Mediumモデルを発表しました。この一般ユーザー向けのAIペイントツールは、完全に無料で商用利用が可能であるだけでなく、高性能と普及性の完璧なバランスを実現しています。多様なモダリティ拡散変換器（MMDiT-X）アーキテクチャを採用したこのモデルは、25億パラメータの簡素な設計により、一般ユーザーのハードウェアのハードル問題を巧みに解決しました。わずか9.9GBのVRAMで、ほとんどの消費者向けグラフィックカードでスムーズに動作します。
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昨日夜、Stability AIは、その最強のモデルであるStable Diffusion 3.5を発表しました。これは単一のモデルではなく、研究者からビジネス愛好家、スタートアップ企業、企業まで、多様なニーズを満たすことを目的とした3つのバージョンを含むファミリーパックです。この3つのバージョンは、Stable Diffusion 3.5 Large、Stable Diffusion 3.5 Large Turbo、そして10月29日にリリース予定のバージョンです。
智源研究院のEmu3チームは、全く新しいマルチモーダルモデルEmu3を発表しました。このモデルは、次のトークン予測のみを基にトレーニングされており、従来の拡散モデルや複合モデルのアーキテクチャを覆しています。生成タスクと認識タスクの両方で最先端の性能を達成しています。長らく、次のトークン予測は人工知能の汎用人工知能（AGI）への道筋として期待されてきましたが、マルチモーダルタスクでは不十分な結果に終わっていました。現在、マルチモーダル分野では、Stable Diffusionなどの拡散モデルが依然として主流です。