{"id":104856,"date":"2022-08-16T15:37:06","date_gmt":"2022-08-16T13:37:09","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/predstavlena-novaya-otkrytaya-sistema-sinteza-izobrazhenij-stable-diffusion"},"modified":"2022-08-16T15:37:06","modified_gmt":"2022-08-16T13:37:09","slug":"predstavlena-novaya-otkrytaya-sistema-sinteza-izobrazhenij-stable-diffusion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/predstavlena-novaya-otkrytaya-sistema-sinteza-izobrazhenij-stable-diffusion","title":{"rendered":"Eine neue offene Bildsynthesesystem ist mit Stable Diffusion vorgestellt worden.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Es wurden Fortschritte im Zusammenhang mit dem Machine-Learning-System Stable Diffusion erzielt, das Bilder basierend auf textuellen Beschreibungen in nat\u00fcrlicher Sprache generiert. Dieses Projekt wird in Zusammenarbeit von Forschern der Unternehmen Stability AI und Runway, der Gemeinschaften Eleuther AI und LAION sowie der CompVis-Laborgruppe (Forschungslabor f\u00fcr maschinelles Sehen und maschinelles Lernen an der Ludwig-Maximilians-Universit\u00e4t M\u00fcnchen) weiterentwickelt. In Bezug auf die M\u00f6glichkeiten und die Qualit\u00e4t der Ergebnisse \u00e4hnelt Stable Diffusion dem Projekt DALL-E 2, entwickelt sich jedoch als offenes und \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliches System. Die Umsetzung von Stable Diffusion wurde in Python geschrieben und wird unter der MIT-Lizenz ver\u00f6ffentlicht. <\/p>\n

Fertige Modelle werden derzeit auf Anfrage von Bildungseinrichtungen und unabh\u00e4ngigen Forschern bereitgestellt, aber die Entwickler versprechen, sie nach Abschluss der Tests und der Fertigstellung der ersten Version f\u00fcr alle Interessierten zu \u00f6ffnen. F\u00fcr das Training des Systems wurde ein Cluster aus 4000 NVIDIA A100 Ezra-1 GPUs und eine Sammlung von LAION-5B verwendet, die 5,85 Milliarden Bilder mit textlichen Beschreibungen umfasst. Die Komponenten zur Bildgenerierung sind als ausreichend leichtgewichtig gekennzeichnet, um auf Benutzersystemen zu arbeiten; zum Beispiel reicht f\u00fcr die Synthese von Bildern mit einer Aufl\u00f6sung von 512×512 ein GPU mit 10 GB VRAM aus.

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Neben der Synthese von Bildern aus Textbeschreibungen wird auch eine Option zur Modifizierung von Bildern angeboten, die mithilfe von erl\u00e4uternden Texthinweisen Bilder basierend auf schematischen Skizzen generieren, Bilder bearbeiten und ver\u00e4ndern oder verlorene Details beim Vergr\u00f6\u00dfern wiederherstellen kann. In Entwicklung ist auch eine Version von Stable Diffusion zur Video-Bearbeitung basierend auf Textbefehlen in nat\u00fcrlicher Sprache.

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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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Stable Diffusion | ProHoster","og:description":"\u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b \u043d\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f Stable Diffusion, \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435. \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 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