Shuttle 3 Diffusion

Shuttle 3 Diffusion — это модель для генерации изображений на основе текстовых подсказок (text-to-image), способная создавать детализированные и разнообразные изображения за четыре шага. Она обеспечивает улучшенное качество изображений, понимание сложных подсказок, эффективное использование ресурсов и повышенную детализацию.

Особенности:

• Модель основана на архитектуре Flux.1 Schnell, частично "де-дистиллирована" (partially de-distilled) и обучена с использованием специальных методов, что позволило улучшить детализацию и цветопередачу по сравнению с предыдущими моделями серии Schnell. 
• Режим "refiner mode", активируемый при использовании более 10 шагов генерации, который улучшает детали изображения без изменения композиции.
• Лицензия Apache 2.0, что делает её более либеральной по сравнению с моделями вроде Flux Dev.

Примеры текстовых описаний, отображающие специфику модели

• “Venerian floating market at dawn, fantasy digital artwork, high detail…”
• “Quiet forest, sunlight piercing through tree canopies, mysterious dark-red-toned lake…”
• “Night jungle waterfall with a blue tint, shimmering fireflies, photographic realism…”

---

Модель является составной частью пайплайна генерации изображений, состоящего из:

• CLIP text encoder: ~123M параметров,
• T5 text encoder: ~5B параметров, 
• Transformer: ~12B параметров, 
• VAE: ~84M параметров.

Всего: ~17B параметров

Дата анонса: 12.11.2024
Параметров: 12B
Потребление памяти: 8.1 ГБ в точности 4 бит, 16.2 ГБ в точности 8 бит, 32.4 ГБ в точности 16 бит
Разработчик: ShuttleAI
Лицензия: Apache 2.0

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Shuttle 3 Diffusion. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

• получить максимальную производительность эндпоинта,
• получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
• обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
• использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.