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网站建设要知道的,做收费类网站站长,下载并安装app,百度免费seoAMD近日发布了一款名为Nitro-E的轻量级文本到图像生成模型#xff0c;以304M参数实现高效AI绘图#xff0c;其蒸馏版本更可在仅4步推理的情况下达到每秒39.3张图片的生成速度#xff0c;为边缘设备和实时应用场景带来新可能。 【免费下载链接】Nitro-E 项目地址: https:/…AMD近日发布了一款名为Nitro-E的轻量级文本到图像生成模型以304M参数实现高效AI绘图其蒸馏版本更可在仅4步推理的情况下达到每秒39.3张图片的生成速度为边缘设备和实时应用场景带来新可能。【免费下载链接】Nitro-E项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/Nitro-E当前AI图像生成领域正面临性能与效率的双重挑战。主流模型如Stable Diffusion虽能生成高质量图像但通常需要数十亿参数和大量计算资源导致部署成本高昂且推理速度受限。随着AIGC应用向移动端、嵌入式设备扩展市场对轻量级、低延迟模型的需求日益增长。相关数据显示2024年边缘AI计算市场规模同比增长显著轻量化模型成为推动AI普及的关键因素。Nitro-E系列模型的核心优势在于其创新的架构设计与极致优化。该模型采用AMD提出的Efficient Multimodal Diffusion TransformerE-MMDiT架构通过三大技术路径实现效率突破首先采用高压缩率视觉编码器生成紧凑图像表示其次创新的多路径压缩模块进一步减少 tokens 数量最后引入交替子区域注意力ASA机制降低计算复杂度。这些设计使模型参数控制在304M仅为传统扩散模型的1/10左右。在性能表现上Nitro-E展现出惊人效率基础版模型在单张AMD Instinct MI300X GPU上实现每秒18.8张512px图像的吞吐量batch size 32蒸馏版本Nitro-E-512px-dist更将推理步数压缩至4步吞吐量提升至每秒39.3张且无需引导尺度guidance scale0。训练效率同样突出从零开始训练仅需1.5天在配备8张MI300X GPU的单节点上即可完成。该系列包含三个版本基础版Nitro-E-512px20步推理、蒸馏版Nitro-E-512px-dist4步推理以及采用组相对策略优化GRPO微调的Nitro-E-512px-GRPO。模型训练数据来自2500万张公开图像包括Segment-Anything-1B、JourneyDB等多个数据集确保生成内容的多样性和创意性。Nitro-E的推出标志着AMD在AI生成模型领域的重要突破其技术路线为行业提供了高效模型设计的参考范式。对于开发者而言304M的轻量级参数意味着更低的部署门槛可在消费级GPU甚至高端CPU上运行4步快速出图能力则为实时交互应用奠定基础如虚拟试衣间、AR场景生成、游戏素材创作等。企业用户将受益于显著降低的计算成本据测算同等吞吐量下Nitro-E的硬件投入可减少60%以上。【免费下载链接】Nitro-E项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/Nitro-E创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考