Appleが画像生成AI「Stable Diffusion」にまさかの正式対応、開発者いわく「画像を1秒以内に生成可能」
文章(プロンプト)を入力するだけで画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、2022年8月に一般公開されて以降、有志によって簡単に動かせるUIや各種拡張機能が続々と生み出されています。そんなStable Diffusionについて、Appleが機械学習フレームワーク「Core ML」への最適化を発表しました。同時にMacBookやiPhoneなどのAppleシリコン搭載デバイス向けのコードもオープンソースで公開されています。 Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon - Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com/research/stable-diffusion-coreml-apple-silicon GitHub - app
[WebUI] Stable DiffusionベースモデルのCLIPの重みを良いやつに変更する
簡単な記事なので前置きは省略します。 CLIPについて Stable Diffusionベースのモデルは、画像生成に際してテキストで条件づけを行う（a.k.a. txt2img）場合、CLIPという基盤モデルでテキストをベクトルに変換し、生成処理に渡しています。 つまり、入力したテキストをいかに的確に生成処理のモデルに伝えられるのかはCLIP（のようなテキストエンコーダー）の性能にかかっているわけですが、実はStable Diffusionに組み込まれているCLIPは、CLIPの中でも最強性能のものではありません。 適当に、画像のグラフに登場する点はそれぞれCLIPのバリアントで、上にあるモデルほど性能がいいと考えてください。 ここで、Stable Diffusion V1系に組み込まれているCLIPはL/14ですが、CLIPの中で最も性能の良いL/14@336pxに一歩遅れをとっているこ
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