Diffusion 生成式模型在GPU上的高效部署.pdf
摘要 : 该内容涵盖了关于稳定扩散推断优化以及生成模型的讨论。主要表述了在处理生成学习难题时，如何使用去噪扩散GANs来解决。文章探讨了生成模型的要素，包括生成对抗网络（GANs）和扩散模型，并指出扩散模型在图像合成方面的性能超过了GANs。文章还介绍了稳定的扩散推断流程和相关技术，包括ClipText文本编码、U-Net和调度器、自编码解码器等组件。最后给出了一些技术细节和流程示意图，呈现了稳定扩散推断的处理流程。
相关报告
-
3.38 MB 35页 人工智能行业智启新质生产力之二：生成式人工智能（AIGC）在医药零售的潜在应用.pdf
-
2.19 MB 44页 毕马威2024运输燃料的演变报告-替代燃料在可持续发展道路上的作用英文版44页.pdf
-
5.21 MB 63页 站在“云”上看品牌全域增长——品牌营销数智化转型的七个自问-阿里巴巴x凯度-202101.pdf
-
770.98 KB 17页 西部宏观自上而下研究系列之四：我们正站在两个周期的起点-西部证券-20200706.pdf
-
1.26 MB 61页 走在正确的道路上-海通证券-20191022.pdf
-
10.58 MB 68页 未来的工作新局面：欧洲及其他地区部署AI和提升技能的竞赛.pdf
-
1.91 MB 32页 大模型如何判决？从生成到判决：大型语言模型作为裁判的机遇与挑战.pdf