Компания Stability AI объявила об официальном запуске нейросети SDXL 0.9, генерирующей изображения по текстовым описаниям. В SDXL 0.9 значительно улучшены качество и детализация изображений. Кроме того, ее можно запустить на домашнем компьютере с операционной системой Windows 10/11 или Linux. Обновленная нейросеть доступна через ClipDrop, а API будет доступен в ближайшее время.
Как утверждает компания, улучшения настолько существенны, что позволяют применять генерируемые ИИ изображения в различных областях: кино, телевидение, музыка, образовательное видео и дизайн.
SDXL 0.9 имеет самое большое количество параметров среди всех моделей изображений с открытым исходным кодом: базовая модель имеет 3,5 миллиарда параметров, а дополнительная модель — 6,6. Для создания более реалистичных изображений с большей глубиной и высоким разрешением 1024x1024 в нейросети используются две модели CLIP, включая самую большую на сегодня модель OpenCLIP ViT-G/14.
Stability AI также сообщила, что команда SDXL опубликует исследовательский блог с подробным описанием спецификации модели SDXL 0.9 и информацией о параметрах. Ожидается, что модель получит официальный релиз 1.0 в июле и будет размещена с открытым исходным кодом на GitHub.
Как утверждает компания, улучшения настолько существенны, что позволяют применять генерируемые ИИ изображения в различных областях: кино, телевидение, музыка, образовательное видео и дизайн.
SDXL 0.9 имеет самое большое количество параметров среди всех моделей изображений с открытым исходным кодом: базовая модель имеет 3,5 миллиарда параметров, а дополнительная модель — 6,6. Для создания более реалистичных изображений с большей глубиной и высоким разрешением 1024x1024 в нейросети используются две модели CLIP, включая самую большую на сегодня модель OpenCLIP ViT-G/14.
Stability AI также сообщила, что команда SDXL опубликует исследовательский блог с подробным описанием спецификации модели SDXL 0.9 и информацией о параметрах. Ожидается, что модель получит официальный релиз 1.0 в июле и будет размещена с открытым исходным кодом на GitHub.
