Stable Diffusion 2.1
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Stability AI
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 7 December 2022
- Autorzy
- Robin Rombach, Patrick Esser
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Image generation
- Zadanie
- Image generation, Text-to-image
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 6.7 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
312000000000000 FLOP / GPU / sec [A100 reported, bf16 assumed] * 200000 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 6.7392e+22 FLOP
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A100 SXM4 40 GB
- Zastosowane chipy
- 256
- Czas-chip
- 200,000
- Pobór mocy
- 204.7 kW
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- Unreleased
- Hugging Face
- stabilityai
openrail++ license https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1 https://github.com/Stability-AI/stablediffusion?tab=readme-ov-file
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Stable Diffusion v2.1 and DreamStudio Updates 7-Dec 22
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
Stable Diffusion 2.1 został opublikowany przez Stability AI, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas December 2022. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation, Text-to-image.
Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją stabilityai.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zajmował około 6.7 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
Stable Diffusion 2.1 — częste pytania
Stable Diffusion 2.1— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Stable Diffusion 2.1— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Stability AI, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Stable Diffusion 2.1— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Stable Diffusion 2.1— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation, Text-to-image. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Stable Diffusion 2.1— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją stabilityai. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
Stable Diffusion 2.1— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 6.7 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 40 GB. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Stable Diffusion 2.1— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
Stable Diffusion 2.1— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.