Tiny Sd

🚀 文本到圖像蒸餾

此管道是從SG161222/Realistic_Vision_V4.0在recastai/LAION - art - EN - improved - captions數據集的一個子集上進行蒸餾得到的。它能夠將文本描述轉化為圖像，為圖像生成領域提供了高效的解決方案。

🚀 快速開始

此管道基於論文實現。訓練代碼可在此處找到。以下是使用該管道的示例，展示瞭如何根據文本提示生成圖像並保存。

💻 使用示例

基礎用法

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("segmind/tiny-sd", torch_dtype=torch.float16)
prompt = "Portrait of a pretty girl"
image = pipeline(prompt).images[0]
image.save("my_image.png")

📚 詳細文檔

訓練信息

以下是訓練過程中使用的關鍵超參數：

• 步數：125000
• 學習率：1e - 4
• 批量大小：32
• 梯度累積步數：4
• 圖像分辨率：512
• 混合精度：fp16

速度比較

我們觀察到，蒸餾模型比基礎SD1.5模型快達80%。以下是在A100 80GB上的比較結果。

此處是用於對速度進行基準測試的代碼。

示例圖像

以下是使用tiny - sd模型生成的一些示例圖像。

📄 許可證

本項目採用creativeml - openrail - m許可證。