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AIGC(AI-Generated Content 人工智能生成内容)是当前 AI 领域最热门的话题之一。尤其是伴随着 Stable Diffusion、DALL-E 等代表的文本生成图像的跨模态应用涌现,AIGC 更是火爆出圈,广受关注。 但是,高昂的硬件需求和训练成本仍严重阻碍着 AIGC 行业的快速发展。AIGC 应用的出色表现通常建立在 GPT-3 或 Stable Diffusion 等大模型之上,并针对特定下游任务和应用进行微调。 如何更好、更快和更便宜地实现训练、微调 AIGC 模型,已成为 AIGC 商业化和应用爆发的最大痛点。 近日,GitHub 上一款深度学习系统 Colossal-AI,开源了完整 Stable Diffusion 预训练和个性化微调方案,将预训练时间加速和经济成本降低 6.5 倍,个性化微调硬件成本降低 7 倍! 借助此项目,普通开发者即可在个人电脑的 RTX 2070/3050 上,快速完成微调任务流程,让 Stable Diffusion 等 AIGC 模型触手可及。目前,该技术解决方案已在 GitHub 开源。 此外,项目中有提供完整的中文教程,进一步降低学习门槛,让大家能更快上手开发 |||||

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