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针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。
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重磅消息《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布
喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流面经学习可以文末加入我们。 混元DiT是一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型此模型具有中英文细粒度理解能力。
为了构建混元DiT我们精心设计了Transformer结构、文本编码器和位置编码。我们构建了完整的数据管道用于更新和评估数据为模型优化迭代提供帮助。为了实现细粒度的文本理解我们训练了多模态大语言模型来优化图像的文本描述。
最终混元DiT能够与用户进行多轮对话根据上下文生成并完善图像。 该模型具备如下优势 中文元素理解混元DiT提供双语生成能力中国元素理解具有优势。 长文本理解能力混元DiT能分析和理解长篇文本中的信息并生成相应艺术作品。 细粒度语义理解混元DiT能捕捉文本中的细微之处从而生成完美符合用户需要的图 多轮对话文生图混元DiT可以在多轮对话中通过与用户持续协作精炼并完善的创意构想。
开源代码链接
https://github.com/Tencent/HunyuanDiT
最佳实践
按照混元DiT文生图模型的模型页面需要的计算显存如下 环境配置和安装 python 3.10及以上版本 pytorch推荐2.0及以上版本
下载和部署
第一步clone代码到本地
git clone https://github.com/tencent/HunyuanDiT
cd HunyuanDiT
# 安装魔搭镜像中缺少的依赖
pip install loguru0.7.2第二步下载模型
# 使用git下载模型
git clone https://www.modelscope.cn/modelscope/HunyuanDiT.git
# 或者使用modelscope SDK下载模型
# from modelscope import snapshot_download
# model_dir snapshot_download(modelscope/HunyuanDiT)第三步因为混元DiT依赖clip-vit-large-patch14-336需要提前下载该模型到工作目录
# 下载clip模型
git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/clip-vit-large-patch14-336.git ./openai/clip-vit-large-patch14-336第四步按照pr修改对应的代码
Pr地址
https://github.com/Tencent/HunyuanDiT/pull/16
修改的文件如下 第五步运行推理接口
python sample_t2i.py --prompt 渔舟唱晚在HunyuanDiT/results/文件夹下得到结果 显存占用 中文prompt效果体验
小编用一些中文的成语古诗等测试了该模型的效果出图稳定分辨率高且效果不错尤其是单张图多个实体上依然保障了很好的出图质量。非常开心看到优秀的支持中文的文生图模型魔搭社区未来期待与社区开发者同行一起研究和推动基于DiT模型上如LoRA控图等生态发展。
龟兔赛跑 守株待兔 三只羊驼坐在麻将桌上 一只红色的小狐狸和一只黑色的老鹰在森林中对话 醉后不知天在水满船清梦压星河 技术交流资料
技术要学会分享、交流不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。
成立了算法面试和技术交流群相关资料、技术交流答疑均可加我们的交流群获取群友已超过2000人添加时最好的备注方式为来源兴趣方向方便找到志同道合的朋友。 方式①、微信搜索公众号机器学习社区后台回复加群 方式②、添加微信号mlc2040备注来自CSDN 技术交流 通俗易懂讲解大模型系列 重磅消息《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布 重磅消息《大模型实战宝典》(2024版) 正式发布 做大模型也有1年多了聊聊这段时间的感悟 用通俗易懂的方式讲解大模型算法工程师最全面试题汇总 用通俗易懂的方式讲解不要再苦苦寻觅了AI 大模型面试指南含答案的最全总结来了 用通俗易懂的方式讲解我的大模型岗位面试总结共24家9个offer 用通俗易懂的方式讲解大模型 RAG 在 LangChain 中的应用实战 用通俗易懂的方式讲解ChatGPT 开放的多模态的DALL-E 3功能好玩到停不下来 用通俗易懂的方式讲解基于扩散模型Diffusion,文生图 AnyText 的效果太棒了 用通俗易懂的方式讲解在 CPU 服务器上部署 ChatGLM3-6B 模型 用通俗易懂的方式讲解ChatGLM3-6B 部署指南 用通俗易懂的方式讲解使用 LangChain 封装自定义的 LLM太棒了 用通俗易懂的方式讲解基于 Langchain 和 ChatChat 部署本地知识库问答系统 用通俗易懂的方式讲解Llama2 部署讲解及试用方式 用通俗易懂的方式讲解一份保姆级的 Stable Diffusion 部署教程开启你的炼丹之路 用通俗易懂的方式讲解LlamaIndex 官方发布高清大图纵览高级 RAG技术 用通俗易懂的方式讲解为什么大模型 Advanced RAG 方法对于AI的未来至关重要 用通俗易懂的方式讲解基于 Langchain 框架利用 MongoDB 矢量搜索实现大模型 RAG 高级检索方法
