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SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.908) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。
SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。
SD3.5基于DevServer适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.912) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 本文基于diffusers和comfyui两个框架进行适配。
SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。
SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.905) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。
SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。
SD3基于DevServer适配PyTorch NPU的训练指导(6.3.912) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。
自定义模型规范 AI Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型,还支持托管其他任务类型的模型,其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务(微调大师、在线推理服务)。
Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。
FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPU Fintune&Lora训练指导(6.3.911) Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。
传统的扩散模型通常使用U-Net架构,而DiT模型则用Transformer替代了U-Net,处理图像生成和去噪等任务。核心思想是通过Transformer的自注意力机制来捕捉序列中的依赖关系,从而提高生成图像的质量。
FlUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912) Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。官方提供了三个版本:FLUX.1-pro、FLUX.1-dev和FLUX.1-schnell。
约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”,则支持在线推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型(即自定义模型),则模型文件必须满足自定义模型规范(推理)才支持模型自定义推理。
例如:使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包,在cuda版本为9.0训练环境中tf-1.12训练会报该错。 编译环境和训练环境的cuda版本不一致时,可参考如下处理方法: 在业务执行前加如下命令,检查是否能找到so文件。
判别器Visual Quality Discriminator对生成结果的质量进行规范,提高生成视频的清晰度。 引入预训练的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert,作为衡量生成结果的唇音同步性的额外损失,可以更好的保证生成结果的唇音同步性。
本方案中生成的日志会保存在节点上,并自动上传至华为云技术支持提供的OBS桶中,日志仅用于问题定位分析,因此需要您提供AK/SK给华为云技术支持,用于授权认证。 约束限制 当前仅支持在贵阳一、乌兰察布一使用该功能。 操作步骤 获取AK/SK。
Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。
使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: Standard模型训练
job_id 是 String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。
job_id 是 String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。 无成功响应参数。