Stable Diffusion x4 upscaler

Stable Diffusion x4 upscaler - это модель для увеличения разрешения изображений в 4 раза, основанная на текстовых подсказках. Она принимает в качестве входных данных изображение с низким разрешением и текстовый prompt, а также параметр `noise_level`.

Тип модели: текст-ориентированная модель генерации латентной диффузии.
Текстовый энкодер: предобученная модель OpenCLIP-ViT/H.
Обучение: 1.25 млн шагов на 32 GPU A100 (NVIDIA), оптимизатор AdamW с Learning rate 0.0001.
Входные размерности: изображения 512x512, текстовые подсказки на английском.

Ограничения:

• Не обеспечивает фотореализм.
• Не генерирует читаемый текст.
• Плохо справляется со сложной композицией на изображениях (например, "красный куб на синей сфере").

Лицензия: CreativeML Open RAIL++-M. Запрещено применение для создания вредного контента (например, насилие, сексуальное насилие, распространение стереотипов).

---

Модель является составной частью пайплайна генерации изображений, состоящего из:

• CLIP text encoder: ~340M параметров, 
• UNET: ~473M параметров, 
• VAE: ~55M параметров.

Всего: ~869M параметров

---

Строка "Потребление памяти" рассчитана на основе размера весов в указанной точности с добавочным коэффициентом +10% на инференс: 
  model_parameters_count * bytes_per_parameter * 1.1 / 1024^3 
где model_parameters_count - количество параметров модели, bytes_per_parameter - количество байтов, используемых для хранения одного параметра. Для 16 bit = 2, 8 bit = 1, 4 bit = 0.5.

Дата анонса: 23.11.2022
Параметров: 0.869B
Контекст: 77
Потребление памяти: 0.4 ГБ в точности 4 бит, 0.9 ГБ в точности 8 бит, 1.8 ГБ в точности 16 бит
Разработчик: Stability AI
Лицензия: OpenRail++

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Stable Diffusion x4 upscaler. 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.