Stable Diffusion 1.1
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Ludwig Maximilian University of Munich
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Germany
- Közölt
- 22 August 2022
- Szerzők
- Robin Rombach, Patrick Esser
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Image generation, Text-to-image
- Alapmodell
- CLIP (ViT L/14@336px)
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
237k steps at resolution 256x256 on laion2B-en. 194k steps at resolution 512x512 on laion-high-resolution (170M examples from LAION-5B with resolution >= 1024x1024). Batch: 32 x 8 x 2 x 4 = 2048
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100 PCIe
- Használt chipek
- 256
- Teljesítményfogyasztás
- 153.9 kW
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (restricted use)
- Képzés kód
- Open (restricted use)
- Hugging Face
- CompVis
Open RAIL-M license https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-1 https://github.com/CompVis/stable-diffusion
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Stable Diffusion v1-1 Model Card
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Stable Diffusion 1.1 ki lett adva által Ludwig Maximilian University of Munich, az országban rögzítve mint Germany, alatt August 2022. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation, Text-to-image.
Ez alapoz. CLIP (ViT L/14@336px). A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.
A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva CompVis.
Válaszok
Stable Diffusion 1.1 — gyakori kérdések
Stable Diffusion 1.1— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt CompVis. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
Stable Diffusion 1.1— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
Stable Diffusion 1.1— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
Stable Diffusion 1.1— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Stable Diffusion 1.1— Ki készítette ezt?
Kiadta Ludwig Maximilian University of Munich, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Stable Diffusion 1.1— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Stable Diffusion 1.1— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation, Text-to-image. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..