Репост из: Machinelearning
🌟 DreamLite: генерация и редактирование картинок на мобильных устройствах
Bytedance опубликовала инфу о проекте DreamLite - компактной диффузионки на 390 млн. параметров, которая сможет работать локально на телефоне.
Под капотом - сильно сжатая версия U-Net (от SDXL), автоэнкодер TinyVAE и текстовый Qwen3-VL-2B.
Для трейна используется схема прогрессивного совместного обучения для стабильности генерации и дистилляция DMD2, которая сокращает инференс до 4 шагов.
В описании заявляют, что на iPhone17 Pro картинка размером 1024х1024 генерится около 3 секунд, а в техотчете - что на Xiaomi 14 создание или редактирование изображение тем же размером займет менее 1 секунды.
На синтетике DreamLite выбивает 0.72 (генерация, GenEval) и 4.11 (редактирование, ImgEdit)
Пока опубликованы только техотчет, репозиторий пустой. Сроки релиза обещают традиционно - coming soon.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Bytedance опубликовала инфу о проекте DreamLite - компактной диффузионки на 390 млн. параметров, которая сможет работать локально на телефоне.
Под капотом - сильно сжатая версия U-Net (от SDXL), автоэнкодер TinyVAE и текстовый Qwen3-VL-2B.
Для трейна используется схема прогрессивного совместного обучения для стабильности генерации и дистилляция DMD2, которая сокращает инференс до 4 шагов.
В описании заявляют, что на iPhone17 Pro картинка размером 1024х1024 генерится около 3 секунд, а в техотчете - что на Xiaomi 14 создание или редактирование изображение тем же размером займет менее 1 секунды.
На синтетике DreamLite выбивает 0.72 (генерация, GenEval) и 4.11 (редактирование, ImgEdit)
Пока опубликованы только техотчет, репозиторий пустой. Сроки релиза обещают традиционно - coming soon.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml