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实时 04:49:40
English(EN) My optimized fork of ai-toolkit now supports caching of transformer quants (to speed up startup time when training the same model) and using a local ComfyUI server (on the same machine) to render sample images, which is way faster and has more control. Krea 2 training is vram optimized.

ai-toolkit 分支加速 Stable Diffusion 训练和渲染

ai-toolkit 的一个优化分支已发布,引入了 transformer quants 的缓存以缩短模型训练的启动时间。此次更新还支持使用本地 ComfyUI 服务器进行更快、更可控的示例图像渲染。这些优化,特别是缓存和本地服务器集成,可以显著缩短渲染时间,一位用户报告称在 4090 GPU 上渲染时间从两分钟缩短到一分钟以内。 AI

影响 此次更新提高了 Stable Diffusion 及相关工具用户本地 AI 模型训练和渲染工作流的效率。

排序理由 这是一个特定工具的软件更新,并非前沿发布、重大的行业举措或学术研究。

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ai-toolkit 分支加速 Stable Diffusion 训练和渲染

报道来源 [1]

  1. r/StableDiffusion TIER_2 English(EN) · /u/Incognit0ErgoSum ·

    我优化的 ai-toolkit 分支现已支持 transformer quants 缓存(以加快训练同一模型的启动时间)并使用本地 ComfyUI 服务器(在同一台机器上)渲染示例图像,速度更快且控制力更强。Krea 2 训练已针对显存进行优化。

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Check out the latest commit here:</p> <p><a href="https://github.com/envy-ai/ai-toolkit-envy-optimized">https://github.com/envy-ai/ai-toolkit-envy-optimized</a></p> <p>YMMV, but on my 4090, rendering of 2 krea sample images went from 2 minutes to…