模型简介
一种高效的文本生成图像模型，通过自注意力知识蒸馏技术压缩SDXL架构，在保持生成质量的同时显著提升推理速度
模型特点
高效U-Net架构
相比SDXL，U-Net体积减小54%，参数量仅1.16B
自注意力知识蒸馏
通过重点蒸馏自注意力特征保持图像生成质量
低显存需求
可在8GB显存的消费级GPU（如3060Ti）上生成1024px图像
模型能力
文本生成图像
高质量图像合成
快速推理
使用案例
创意设计
快速概念图生成
为设计师提供快速原型生成能力
0.66秒生成1024x1024图像（NVIDIA 4090）
资源受限环境
消费级GPU部署
在显存有限的设备上实现高清图像生成
可在8GB显存的3060Ti上运行
Safetensors精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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