Advertisement

Stablediffusion模型文件v1-5精简版-emaonly-fp16.part1

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
这是一个基于Stable Diffusion架构的机器学习模型文件版本v1.5的简化版，特别去除了非必要元素，仅保留了EMA（指数移动平均）和半精度浮点数设置，旨在优化性能并减少计算资源需求。此为分段文件的第一部分。 Stablediffusion模型文件v1-5-pruned-emaonly-fp16.part1

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Stablediffusion模型文件v1-5精简版-emaonly-fp16.part1
    优质
    这是一个基于Stable Diffusion架构的机器学习模型文件版本v1.5的简化版，特别去除了非必要元素，仅保留了EMA（指数移动平均）和半精度浮点数设置，旨在优化性能并减少计算资源需求。此为分段文件的第一部分。 Stablediffusion模型文件v1-5-pruned-emaonly-fp16.part1
     
  • Stablediffusion模型文件v1-5精简版-emaonly-fp16.part3
    优质
    这是一个基于StableDiffusion框架的模型文件版本，具体为v1-5的简化版，仅包含EMA权重，并采用半精度浮点（fp16）格式。该文件是整个模型文件的第三部分。 Stablediffusion模型文件v1-5-pruned-emaonly-fp16.part3
     
  • Stablediffusion v1-5-pruned-emaonly-fp16 文件 part2
    优质
    这是一个关于深度学习模型StableDiffusion v1.5 pruned ema only fp16的部分文件，主要用于生成高质量图像。 Stablediffusion模型文件v1-5-pruned-emaonly-fp16.part2
     
  • 模式软件架构丛书（中文版1-5卷）.part1.rar
    优质
    《模式软件架构丛书》中文版包括五卷内容，涵盖了软件设计与开发中的经典和新兴架构模式。本系列为程序员及架构师提供了深入理解和应用设计模式的宝贵资源。 《面向模式的软件体系结构》（简称POSA）一书由该作者提出了一种模式组成结构图，强调了模式独立于特定领域的特性。书中不仅关注面向对象的问题，还融入了最新的模式描述技术认知成果。本书的目标是通过使用模式来帮助构建更广泛的软件架构语境，并因此提出了“面向模式的软件体系结构”的概念。 作者认为，除了将模式储存在不同的容器中之外，还需要根据相应的标准对其进行分类，称为“模式系统”。《设计模式：可复用对象的行为》（GoF）一书通过创建型、结构性和行为性等类别对模式进行划分。而POSA则依据交互式与适应性系统、工作组织、通信及访问控制等更佳的标准来分类模式。 该资料包括1至5卷，共分为三部分： - 面向模式软件架构（中文版1-5卷）.part1 - 面向模式软件架构（中文版1-5卷）.part2 - 面向模式软件架构（中文版1-5卷）.part3
     
  • inswapper-128-fp16.onnx模型
    优质
    Inswapper-128-fp16.onnx是一款轻量级的人脸替换模型，采用半精度浮点格式以减小体积和加速推理过程，适用于实时面部重置应用。 inswapper_128_fp16.onnx是一款模型文件。
     
  • 游戏编程精粹5 (Game Programming Gems 5) (美国) Kim Pallister 扫描版.part1
    优质
    《游戏编程精粹5》由Kim Pallister编辑，本书收录了众多资深游戏开发者的心得和技术文章，深入探讨游戏开发中的各种编程技巧和优化策略。遗憾的是，提供的文件为不完整版本的一部分。 游戏编程精粹5 作者：Kim Pallister 版本：扫描版.part1
     
  • 雷达原理（第5版）.part1
    优质
    《雷达原理》第五版是关于雷达技术的经典教材，本书第一部分深入阐述了雷达系统的基本概念、工作原理及信号处理方法。适合相关专业学生和研究人员阅读。 本书分为雷达主要分机及测量方法两大部分。前者涵盖了雷达发射机、接收机以及终端设备的组成、工作原理与质量指标；后者则介绍了测距、测角和测速的基本理论及其多种实现方式，并探讨了连续波、三坐标、精密跟踪等不同雷达体制的工作机制，其中包括对相控阵雷达的详尽解释。此外，在运动目标检测部分还深入讨论了在强杂波环境中提取运动信号的技术原理与方法，涉及动目标显示（MTI）和脉冲多普勒（PD）体制的基本概念。
     
  • U2NetP: U2Net 模型的精简版（U2NetP.ONNX）
    优质
    U2NetP是基于U2Net模型优化设计的简化版本，采用ONNX格式，旨在提供更高效的图像分割解决方案，减少计算资源需求。 U2Netp是一种深度学习模型，在图像处理领域被广泛应用，并且特别针对人物肖像图片进行了优化。它可以高效地从照片中提取出人像主体并去除背景，这种技术通常被称为抠图或者前景提取。此模型的应用场景包括但不限于图像编辑、美化人像模式的背景虚化以及增强现实（AR）等。 U2Netp的一个重要特点在于其轻量级版本的设计。通过降低复杂度和减少计算资源需求，它运行速度更快，并且更适合在内存或处理能力有限的设备上使用，例如移动设备或者嵌入式系统。“u2netp.onnx”文件是该模型经过优化后保存为ONNX（开放神经网络交换）格式的结果。这种标准化的格式使得不同深度学习框架之间的模型转换和运行更加便捷。 虽然没有详细说明U2Netp的具体架构细节，但可以推测它可能借鉴了其前身U2Net的设计理念。作为一款基于全卷积网络（FCN）的模型，U2Net利用多尺度上下文聚合模块来捕捉不同层次的信息特征，并且在处理大小不一的目标区域时保持边界准确性。对于轻量化版本而言，通过剪枝、量化或知识蒸馏等方法减少参数数量和计算量是常见的做法。 U2Netp的意义在于它能够在不影响抠图效果的前提下，在更多场景中被用户所使用。例如，社交媒体应用可以通过集成此模型来让用户轻松创建具有专业级背景的照片；而在电子商务领域，则可以利用一键更换商品图片背景的功能提升用户体验与产品吸引力。 对于开发者来说，这种轻量化的特性使得他们可以在更多的终端设备上部署复杂的图像处理功能，从而推动深度学习技术在移动和边缘计算领域的应用。随着人工智能的进步以及硬件的普及化发展，未来我们有望看到U2Netp这样的模型被应用于更多领域如自动驾驶、智能监控及物联网中的图像识别等。 总之，“u2netp.onnx”文件代表了一个既能保持先进处理能力又适应低资源环境的深度学习模型，在人物肖像抠图去背景技术上的高效表现预示了人工智能在实际应用中广阔的前景。
     
  • Yolov5模型及其FP16、FP32和INT8量化版本
    优质
    本文介绍了Yolov5模型，并深入探讨了其FP16、FP32及INT8三种量化版本的特点与应用优势，旨在优化计算性能。 yolov5模型包括了多种量化版本：yolov5量化模型、FP16 FP32 INT8 量化模型。这些不同版本的文件格式有yolov5s.onnx, yolov5s.pt, yolov5s.engine, yolov5s.trt, yolov5s_fp16.engine, yolov5s_fp16_int8_engine, 和yolov5s_int8.engine。模型量化以及各种版本的测试是研究的重要部分。
     
  • FP16 TensorRT: 基于API的TensorRT模型上的半精度推理示例
    优质
    本文介绍了如何在基于API的TensorRT模型中实现和应用FP16（半精度）进行推理的方法与技巧，旨在优化计算性能。 这是使用C++ TensorRT API编写的TensorRT模型的工作示例，在半精度模式下运行推理。该模型支持全精度和半精度两种推断模式。 - demo.cpp：包含模型定义及推断代码。 - wts_gen_demo.py：将numpy数组的常规字典转换为TensorRT wts格式（包括全精度或半精度）。 - ./images：测试图像文件夹，用于运行推理操作。 - ./data：数据文件夹，内含泡菜字典格式和TensorRT wts格式的权重。 项目依赖关系： - OpenCV >= 2.4 - TensorRT RC 4.0.0.3 - CUDA 9.0 硬件要求：需要具有FP16支持的NVIDIA GPU。我们已在Tesla V100上进行了测试。