Stable Diffusion 1.2
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
- Ludwig Maximilian University of Munich
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Germany
- Opublikowany
- 22 August 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
- Model bazowy
- Stable Diffusion 1.1
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
515k steps at 512x512 on "laion-improved-aesthetics". Batch: 32 x 8 x 2 x 4 = 2048
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 PCIe
- Zastosowane chipy
- 256
- Pobór mocy
- 153.9 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 (restricted use)
- Kod treningowy
- Open (restricted use)
- Hugging Face
- CompVis
Open RAIL-M license https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-2 Open RAIL-M license https://github.com/CompVis/stable-diffusion
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 v1-2 Model Card
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
Stable Diffusion 1.2 został opublikowany przez Ludwig Maximilian University of Munich, w kraju zapisanym jako Germany, podczas August 2022. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation, Text-to-image.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Stable Diffusion 1.1. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.
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 CompVis.
Odpowiedzi
Stable Diffusion 1.2 — częste pytania
Stable Diffusion 1.2— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Stable Diffusion 1.2— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Ludwig Maximilian University of Munich, oparty na Germany, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Stable Diffusion 1.2— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Stable Diffusion 1.2— 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 1.2— Gdzie mogę to pobrać?
Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją CompVis. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.
Stable Diffusion 1.2— 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 1.2— 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.