Big-Yellow-J

摘要： 本文介绍生成模型开发常用Python库，重点讲解Diffusers和Accelerate的基本使用。Accelerate支持分布式训练、混合精度训练、梯度累计等加速方法，简化多显卡训练流程；Diffusers包含Scheduler（加噪处理、逐步解噪）、Stable Diffusion Pipeline等，辅助实现生成模型的训练与推理，为算法工程师提供高效工具支持。 阅读全文

摘要： 本文介绍基座扩散模型，涵盖基于Unet的SD1.5、SDXL、Imagen及基于DiT框架的Hunyuan-DiT等。对比SD1.5与SDXL差异：SDXL采用双CLIP编码器（OpenCLIP-ViT/G+CLIP-ViT/L）提升文本理解，默认输出1024x1024图像；解析Imagen多阶段生成策略、DiT的patch分割与adaLN结构，以及ControlNet、DreamBooth等Adapter技术在图像生成控制中的应用。 阅读全文