Чем черт не шутит подумал я и решил проэксперементировать над Stable Cascade.
Ну во первых меня интересовала скорость создания изображения, а во вторых уровень креатива. Но перед этим надо напомнить что представляет из себя Stable Cascade.
Stable Cascade - это алгоритм обучения глубоких нейронных сетей, который был разработан и представлен в 2017 году. Он является одним из самых эффективных методов обучения нейронных сетей и позволяет достичь высокой стабильности и скорости сходимости при обучении.
Основным принципом работы Stable Cascade является использование каскадного обучения, при котором нейронная сеть обучается последовательно, начиная с небольшого числа слоев и увеличивая их количество по мере обучения. Это позволяет избежать проблемы затухающего градиента, которая часто возникает при обучении глубоких нейронных сетей.
Другим важным аспектом Stable Cascade является использование стабилизации градиента, что позволяет ускорить процесс обучения и сделать его более эффективным. Этот метод позволяет избежать резких изменений весов нейронной сети и предотвратить переобучение.
Одним из основных преимуществ Stable Cascade является его способность обучаться на небольших объемах данных и достигать хороших результатов даже при ограниченных ресурсах. Это делает его очень привлекательным для применения в различных областях, где доступ к большим объемам данных ограничен.
Stable Cascade представляет собой мощный и эффективный алгоритм обучения глубоких нейронных сетей, который позволяет достичь высокой стабильности и скорости сходимости при обучении. Его применение может значительно улучшить результаты работы нейронных сетей и сделать процесс обучения более эффективным и устойчивым.
Главное отличие от других моделей, таких как Stable Diffusion, заключается в том, что она работает в гораздо меньшем скрытом пространстве. Почему это важно? Чем меньше скрытое пространство, тем быстрее вы сможете выполнить вывод и тем дешевле станет обучение. Насколько мало скрытое пространство? Stable Diffusion использует коэффициент сжатия 8, в результате чего изображение 1024x1024 кодируется в 128x128. Stable Cascade достигает коэффициента сжатия 42, что означает, что можно кодировать изображение 1024x1024 в 24x24, сохраняя при этом четкие реконструкции. Затем условная текстовая модель обучается в сильно сжатом скрытом пространстве. Предыдущие версии этой архитектуры обеспечили снижение затрат в 16 раз по сравнению со Stable Diffusion 1.5.
Таким образом, этот тип модели хорошо подходит для случаев, когда важна эффективность. Кроме того, с помощью этого метода также возможны все известные расширения, такие как точная настройка, LoRA, ControlNet, IP-адаптер, LCM и т. д.
Ну а я сегодня в очередной раз провел бесчеловечные эксперименты над животными и придумал им военные профессии.
Stable Cascade
Попробовать здесь
Скачать здесь
Источник: Livemarketolog: Stable Cascade