Stable Diffusion 1.4
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Τα βάρη αυτού του μοντέλου είναι OPEN, αλλά κανένας αριθμός παραμέτρων δεν έχει δημοσιευθεί γι' αυτό. Κάθε FIGURE μνήμης και ταχύτητας ξεκινά από αυτόν τον αριθμό, οπότε θα προτιμούσαμε να μην δείξουμε τίποτα παρά μια κατασκευασμένη εκτίμηση..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Ludwig Maximilian University of Munich
- Τύπος οργανισμού
- Academia
- Χώρα
- Germany
- Δημοσιευμένο
- 22 August 2022
- Συγγραφείς
- Robin Rombach, Patrick Esser
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Image generation
- Εργασία
- Image generation, Text-to-image
- Βασικό μοντέλο
- Stable Diffusion 1.2
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
225k steps at 512x512 on "laion-aesthetics v2 5+", with 10% dropping of text conditioning. Batch: 32 x 8 x 2 x 4 = 2048
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 5 × 10²² FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Hardware
312000000000000 FLOP / GPU / sec * 150000 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 5.0544e+22 FLOP https://github.com/CompVis/stable-diffusion/blob/main/Stable_Diffusion_v1_Model_Card.md
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- NVIDIA A100 PCIe
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 256
- Κατανάλωση ενέργειας
- 153.9 kW
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (restricted use)
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Open (restricted use)
- Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
- CompVis
OpenRAIL license for weights https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4 "The Responsible AI License allows users to take advantage of the model in a wide range of settings (including free use and redistribution) as long as they respect the specific use case restrictions outlined, which correspond to model applications the licensor deems ill-suited for the model or are likely to cause harm" Open RAIL-M license https://github.com/CompVis/stable-diffusion
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Stable Diffusion v1-4 Model Card
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Από πού προήλθε
Stable Diffusion 1.4 δημοσιεύθηκε από Ludwig Maximilian University of Munich, στην χώρα καταγεγραμμένη ως Germany, κατά τη διάρκεια August 2022. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του image generation, Text-to-image.
Αντί να εκπαιδευτεί από την αρχή, προέρχεται από Stable Diffusion 1.2. Γι' αυτό μοιράζεται τη γενική μορφή και μέγεθος του βασικού μοντέλου.
Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση CompVis.
Εκπαίδευση και προελεύσεις
Η παραγωγή του απαιτούσε αριθμητική που ανήλθε περίπου 5 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100 PCIe. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Απαντήσεις
Stable Diffusion 1.4 — κοινές ερωτήσεις
Stable Diffusion 1.4— είναι ανοιχτού κώδικα;
Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.
Stable Diffusion 1.4— πόσες παραμέτρους έχει;
Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.
Stable Diffusion 1.4— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Ludwig Maximilian University of Munich, βασισμένο σε Germany, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.
Stable Diffusion 1.4— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε August 2022. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
Stable Diffusion 1.4— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του image generation, Text-to-image. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.
Stable Diffusion 1.4— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση CompVis. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.
Stable Diffusion 1.4— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 5 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100 PCIe. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.
Stable Diffusion 1.4— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Δεν μπορούμε να πούμε. Έχει OPEN WEIGHTS, αλλά δεν έχει δημοσιευτεί καμία μέτρηση παραμέτρων για αυτό, και όλοι οι υπολογισμοί ΜΝΗΜΗΣ και ταχύτητας ξεκινούν από αυτόν τον αριθμό. Θα προτιμούσαμε να μην δείξουμε τίποτα από το να δώσουμε μια κατασκευασμένη εκτίμηση.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.