這里的國(guó)產(chǎn)AI擴(kuò)散模型玉转，是基于大名鼎鼎的Stable Diffusion，利用國(guó)產(chǎn)框架fork而來殴蹄。這個(gè)開源的項(xiàng)目是用OneFlow深度學(xué)習(xí)框架冤吨，后者屬于分布式性能（高效性）是深度學(xué)習(xí)框架的核心技術(shù)難點(diǎn)，圍繞性能提升和異構(gòu)分布式擴(kuò)展饶套，秉持靜態(tài)編譯和流式并行的核心理念和架構(gòu)漩蟆，解決了集群層面的內(nèi)存墻挑戰(zhàn)。
最近疲于奔命妓蛮，也沒跟進(jìn)學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)和發(fā)展怠李，所以對(duì)擴(kuò)散模型屬于一知半解。故而機(jī)智客只是大致看了一下GitHub的項(xiàng)目介紹蛤克，不求甚解捺癞。雖然是國(guó)產(chǎn)項(xiàng)目，但這個(gè)并不是突出中文构挤，而是突出效率髓介。被成為全球最快的Stable Diffusion。
要運(yùn)行這個(gè)項(xiàng)目筋现，可以用Docker也可以不用Docker而直接安裝搭配唐础。而不用Docker則要一步步來，先安裝OneFlow矾飞，再Clone和安裝OneFlow的fork diffusers一膨。然后是python3 -m pip install -e .[oneflow]，再就是git clone https://github.com/Oneflow-Inc/transformers.git 安裝fork的transformers之后才是python3 -m pip install -e .總之有點(diǎn)拖拉洒沦。
項(xiàng)目頁還列舉了一個(gè)運(yùn)行的示范代碼豹绪，是在fp16版下的∩暄郏看代碼的意思是載入必要庫瞒津，pipe加載必要的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)蝉衣，然后用CUDA，以一句示例句子a photo of an astronaut riding a horse on mars來生成圖像巷蚪，遍歷后保存導(dǎo)出png圖像的买乃。說是速度快，有條件的朋友可以試試钓辆。當(dāng)然這里沒注意預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型是不是比較方便弄剪验，反正上GitHub眾所周知死慢死慢的。
