かわなえ@イラスト on Twitter: "Stable Diffusionが一般公開されて自分のPCで動かせるようになったので、全く知識がないけど環境を構築してみました。ちょっと忘れないように簡単にまとめてみる。(1)"Stable Diffusionが一般公開されて自分のPCで動かせるようになったので、全く知識がないけど環境を構築してみました。ちょっと忘れないように簡単にまとめてみる。(1)
話題のStable Diffusionがオープンソース化されたのでローカルで動かしてみる
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
圧縮ファイルの展開速度を最大1万倍超高速化するデータ構造を広島大が考案
広島大学は8月31日、富士通研究所と共同で、多くのデータ圧縮方式で採用されている「ハフマン符号」の並列展開処理を高速化する新しいデータ構造「ギャップ配列」を考案したことを発表した。NVIDAのGPU「Tesla V100」を用いて実験した結果、従来の最速展開プログラムと比較して、2.5倍から1万1000倍の高速化を達成できたとしている。 同成果は、同大学大学院先進理工系科学研究科の中野浩嗣教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、2020年8月に開催された国際会議「International Conference on Parallel Processing (ICPP)」において発表され、269件の投稿論文の中から最優秀論文賞に選ばれた。 インターネットを介して多数の画像ファイルや動画ファイルなどを転送したり、また記録メディアに保存したりする際、データの圧縮は誰でも日常的に行っている。そ
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