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TOOL · CL_104988 · Jun 23 · 04:36

SeFi-Image 模型以更少的训练计算量实现了具有竞争力的结果

研究人员推出了一种新颖的文本到图像基础模型 SeFi-Image，该模型采用了语义优先扩散方法。与同类模型相比，该模型的训练计算量显著减少，其最大的 5B 参数版本仅需要 125K A800 GPU 小时。尽管效率很高，SeFi-Image 在各种基准测试中的表现却能与 Qwen-Image 和 Z-Image 等模型媲美甚至超越。该项目还为不同的硬件限制提供了蒸馏的少步 Turbo 变体，并已向社区发布了其代码和权重。