Le 6 juin, les données de Jingdong ont été annoncées. Le 6 juin, Tencent a publié une bibliothèque d'accélération pour les grands modèles ouverts de Tencent Mixun Wenshengtu, qui permet d'augmenter considérablement l'efficacité de l'inférence et de réduire de 75% le temps de création d'images. La barrière d'entrée à l'utilisation du modèle Mixun DiT a également été considérablement réduite. Les utilisateurs peuvent utiliser les capacités du modèle Mixun Wenshengtu de Tencent basé sur l'interface graphique ComfyUI. En même temps, le modèle Mixun DiT a été déployé dans la bibliothèque de modèles généraux de Hugging Face Diffusers, et les utilisateurs peuvent appeler le modèle Mixun DiT avec seulement trois lignes de code, sans avoir à télécharger la bibliothèque de code source.
Voir l'original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Le 6 juin, les données de Jingdong ont été annoncées. Le 6 juin, Tencent a publié une bibliothèque d'accélération pour les grands modèles ouverts de Tencent Mixun Wenshengtu, qui permet d'augmenter considérablement l'efficacité de l'inférence et de réduire de 75% le temps de création d'images. La barrière d'entrée à l'utilisation du modèle Mixun DiT a également été considérablement réduite. Les utilisateurs peuvent utiliser les capacités du modèle Mixun Wenshengtu de Tencent basé sur l'interface graphique ComfyUI. En même temps, le modèle Mixun DiT a été déployé dans la bibliothèque de modèles généraux de Hugging Face Diffusers, et les utilisateurs peuvent appeler le modèle Mixun DiT avec seulement trois lignes de code, sans avoir à télécharger la bibliothèque de code source.