Stable Diffusion 1.2

Apri i pesi Ludwig Maximilian University of Munich August 2022

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi di questo modello sono open weight, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri. Ogni figura di memory e velocità parte da quel numero, quindi preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata..

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specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Ludwig Maximilian University of Munich
Tipo di organizzazione: Academia
Paese: Germany
Pubblicato: 22 August 2022
Autori: Robin Rombach, Patrick Esser

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Image generation
Compito: Image generation, Text-to-image
Modello di base: Stable Diffusion 1.1

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento: tokens

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: NVIDIA A100 PCIe
Chip utilizzati: 256
Consumo energetico: 153.9 kW

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (restricted use)
Codice di addestramento: Open (restricted use)
Hugging Face: CompVis

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia: Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: Stable Diffusion v1-2 Model Card
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Cosa significano i numeri

Cosa è questo modello

Stable Diffusion 1.2 è stato pubblicato da Ludwig Maximilian University of Munich, nel paese registrato come Germany, durante August 2022. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.

Funziona nel dominio di Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di image generation, Text-to-image.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da Stable Diffusion 1.1. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione CompVis.

Risposte

Stable Diffusion 1.2 — domande comuni

Stable Diffusion 1.2— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

Stable Diffusion 1.2— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Ludwig Maximilian University of Munich, basato su Germany, un'organizzazione categorizzata come academia.

Stable Diffusion 1.2— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2022. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Stable Diffusion 1.2— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Image generation, e viene registrato come gestire il compito di image generation, Text-to-image. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Stable Diffusion 1.2— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione CompVis. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

Stable Diffusion 1.2— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Non possiamo dire. Ha pesi aperti, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, e ogni calcolo di memoria e velocità parte da quel numero. Preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata.

Stable Diffusion 1.2— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

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