5

苹果官方发论文给Stable Diffusion点赞?用AI秀肌肉18秒出图

 1 year ago
source link: http://www.gamelook.com.cn/2022/12/504150
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.

苹果官方发论文给Stable Diffusion点赞?用AI秀肌肉18秒出图

2022-12-05 • 海外企业新闻

【GameLook专稿,未经授权不得转载!】

GameLook报道/近两年AIGC内容的热度有多火爆可谓尽人皆知,而在其中,而在其中通过第三方软件、网站甚至是Discord频道,寥寥数语就可以得到还不错的图片的AI绘图,更是引发了无数网民的狂欢。而在AI绘图方面,开源的Stable Diffusion无疑是其中相对成熟且易用的工具之一。

近日,一直在硬件算力和机器学习上持续耕耘的苹果,在官方博客发文表示,它们已经在Github上发布了针对 macOS 13.1 和 iOS 16.2 平台的Stable Diffusion的 Core ML(2018年发布的机器学习框架) 优化,以及将相关模型部署到Apple Silicon设备(M系列芯片的苹果设备)上的代码。

lazy.png

“Stable Diffusion”被翻译成了“稳定扩散”

如今在AI绘图领域可谓是百花齐放,从Midjourney、DALL-E 2到NovalAI,苹果选中Stable Diffusion除了其开源,以及支持本地化运行的特性,自然为苹果省去了不少麻烦,也成了其受苹果青睐的重要原因。

在博客中,苹果表示,“在本地设备上部署 Stable Diffusion 比基于服务器的方法更可取的原因有很多。首先就是最终用户的隐私将受到保护;其次,初始下载后,用户无需互联网连接即可使用该模型;最后,本地部署此模型使开发人员能够减少或消除与服务器相关的成本。”

除此之外,Stable Diffusion的能力以及其社区的活跃,也让该工具从一众软件中脱颖而出,自 2022 年 8 月首次公开发布以来,由于Hugging Face、Github上的开源项目,该工具不仅支持了多种语言的输入,苹果也表示“目前已经有了个性化StableDiffsion的方法”。

在以上基础之上,Stable Diffusion这种能够在本地运行、具有知名度且相当复杂的AI模型,也是苹果用来展示旗下芯片在机器学习、AI等热门领域实力和优势的绝佳工具。毕竟在本地跑这些模型就大多只能依靠GPU算力。

据苹果的说法,Stable Diffusion的执行管道包含了4个不同的神经网络,拥有总共约12.75亿个参数,“使用 Stable Diffusion 获得令人信服的结果可能需要大量时间和迭代”。

lazy.png

但根据苹果公布的官方测试数据,以“a high quality photo of an astronaut riding a (horse/dragon) in space”,为关键词在Stable Diffusion的多个模型和版本中进行图片生成测试时,前不久刚更新的8G M2芯片的MacBook Air却只用分别用了18秒和23秒就在三个不同的模型中生成了一张图片。

即便是M1芯片的iPadPro 8GB版本,以同样关键词生成图片的时间也不过只有29秒和38秒而已。

而在苹果公开的标准CompVis/stable-diffusion-v1-4测试的性能基准中,搭载64核的M1 Ultra芯片的Mac Studio更是只用了9秒钟。

lazy.png

在相关新闻下,有网友表示,“我3070画张图也要十多秒”,也可以大概推测苹果Apple Sillicon芯片的GPU及相关硬件单元在AI和机器学习方面的能力。而这从近期部分游戏公司和互联网同行的动作来看,或许是未来生产力的重要方向。苹果的生产力工具这一概念,再也不会只是网友口中的音视频内容创作了。

前不久,中国台湾游戏公司雷亚就公开发布招聘信息,招聘AI绘图方面的人员,其中灵活使用Midjourney等工具就是相关岗位的硬性标准,在TapTap上,甚至也已经有了将AIGC大规模投入游戏项目的团队和产品。

lazy.png

在苹果Github项目页面的Q&A中,还特别对在移动设备上部署Stable Diffusion的相关包的问题做出了回答,虽然目前M系列芯片在移动设备最少也只是搭载到了使用iPadOS的iPad Air 5上,使用iOS的iPhone依然是A系列芯片。

但在相关回答中依然提到了“因此.cpuAndNeuralEngine建议用于 iOS 和 iPadOS 部署”,并且提醒相关APP开发者,在用户使用相关软件时,要及时告知二进制文件的下载大小,“产生用户可能不满意的数据费用或存储影响”。

lazy.png

苹果还表示将对Apple Silicon芯片以及Core ML Stable Diffusion项目的代码进行优化,使其能够更充分地发挥苹果硬件的能力,更有效率地创作内容。

Stable Diffusion的母公司Stability AI无疑是相当幸运的,在今年10月接受了Coatue和光速的1.01亿美元,让自己成为AIGC领域第一家独角兽公司后,时隔一个多月,又得到了苹果的支持。

虽然长久来看,不排除苹果自己投入AIGC技术的探索,推出能更好地基于自家硬件的产品的可能,但当下有了苹果的战队,Stable Diffusion无疑将在一种AI绘图工具的竞争中取得一定优势,使得相关的开发者社区和用户群体进一步扩大。

如若转载,请注明出处:http://www.gamelook.com.cn/2022/12/504150


Recommend

About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK