モデル選定

少ステップ推論

# 少ステップ推論

Pixart LCM XL 2 1024 MS

PixArt-LCMは拡散Transformerに基づくテキストから画像への生成モデルで、Pixart-αとLCMの利点を組み合わせ、テキストプロンプトに基づいて高速に高品質な画像を生成できます。

SSD-1BモデルのLCM蒸留版で、推論ステップをわずか2-8ステップに削減可能

latent-consistency

Stable Diffusion XLベースの潜在一貫性モデルで、推論ステップを2-8ステップに削減可能

latent-consistency

LCM Dreamshaper V7

Stable-Diffusion v1-5のDreamshaper v7ファインチューン版から蒸留され、極めて短い推論時間で高品質な画像を生成可能

画像生成英語

LCM Dreamshaper V7

潜在一貫性モデルはStable-Diffusion v1-5のDreamshaper v7をファインチューニングしたテキストから画像を生成するモデルで、極めて短い推論時間で高品質な画像を生成できます。

画像生成英語

おすすめAIモデル

Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

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