WSL2でSelf Forcingを試してみる｜noguchi-shoji
「トレーニング中に推論プロセスをシミュレートし、KV キャッシュを使用して自己回帰ロールアウトを実行することで、自己回帰ビデオ拡散モデルをトレーニング」することにより、「トレーニングとテストの分布の不一致が解決され、最先端の拡散モデルの品質に匹敵する、単一の RTX 4090 でのリアルタイムのストリーミング ビデオ生成が可能」となったらしいSelf Forcingを試してみます。 使用するPCはドスパラさんの「GALLERIA UL9C-R49」。スペックは ・CPU: Intel® Core™ i9-13900HX Processor ・Mem: 64 GB ・GPU: NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 Laptop GPU(16GB) ・GPU: NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 (24GB) ※外付け ・OS: Ubuntu22.04 on WS
