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English(EN) I trained a 210M text-to-image diffusion transformer from scratch on one GPU in 3.5 days

业余爱好者从头开始在单块GPU上训练了2.1亿参数的文本到图像模型

一位个人用户成功地从头开始训练了一个拥有2.1亿参数的文本到图像扩散Transformer模型,耗时3.5天,仅使用了一块GPU。该模型名为TinyDiT,在420万张精选图像上进行训练,采用了 rectified flow 方法,并使用了 FLUX.2 VAE 和冻结的 flan-t5-base 进行文本编码。成功的关键因素包括高质量的图像-标题对、宽高比分桶以及使用 `torch.compile` 加速训练。 AI

影响 证明了在消费级硬件上训练先进扩散模型的可行性,可能降低独立AI研究的门槛。

排序理由 该条目描述了个人从头开始训练一个新颖的扩散Transformer模型,并详细说明了过程和发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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业余爱好者从头开始在单块GPU上训练了2.1亿参数的文本到图像模型

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

    我用一块GPU从头开始训练了一个210M的文本到图像扩散Transformer,耗时3.5天

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1wciz7m/i_trained_a_210m_texttoimage_diffusion/"> <img alt="I trained a 210M text-to-image diffusion transformer from scratch on one GPU in 3.5 days" src="https://external-preview.redd.it/NHhueGM0NTExcG9o…