腾讯混元发布开源加速库,生图时间缩短75%

腾讯混元DiT模型加速
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6月6日,腾讯发布针对腾讯混元文生图开源大模型(以下简称为腾讯混元DiT模型)的加速库,让推理效率大幅提升,生图时间缩短75%。

//使用门槛,降低了

腾讯混元DiT模型的使用门槛也大幅降低。用户可以基于ComfyUI的图形化界面,使用腾讯混元文生图模型能力。同时,腾讯混元DiT模型已经部署至Hugging Face Diffusers通用模型库中,用户仅用三行代码即可调用腾讯混元DiT模型,无需下载原始代码库。

此前,腾讯宣布旗下的腾讯混元文生图大模型全面升级并对外开源,可供企业与个人开发者免费商用。这是业内首个中文原生的DiT架构文生图开源模型,支持中英文双语输入及理解;采用了与 sora 一致的DiT架构,不仅可支持文生图,也可作为视频等多模态视觉生成的基础。

腾讯混元DiT模型开源之后,受到了众多社区开发者的认可。开源不到一个月,项目Github Star数就超过2100,位于开源社区热门DiT模型前列。

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腾讯混元DiT Github页面

为了提升开发者使用体验,腾讯混元官方上线了专属的加速库,让推理时间缩短75%,提高大模型运行效率。开发者通过Hugging Face即可下载该推理加速工具。


//生图速度,更快了

项目组通过知识蒸馏和TensorRT高性能推理框架,实现了DiT模型的采样步数压缩与高效推理部署。蒸馏主要指降低扩散模型迭代的步数实现加速。模型整体结构和参数量不变,用户在无需任何额外的操作和设备要求下使用蒸馏权重,即可降低50%迭代步数,实现耗时减半。TensorRT推理加速方案通过工程优化,可以进一步降低耗时,并且和模型权重解耦。同时使用两者进行推理部署,可将推理时间缩短75%。


//使用方式,更简单了

官方还分享了两个降低用户使用门槛的最新消息:经过与社区的共同努力,用户可以基于ComfyUI的图形化界面使用腾讯腾讯混元文生图模型能力。同时,通过与Hugging Face团队合作,腾讯混元DiT模型已经部署到Hugging Face官方模型库Diffusers中,并编写了适配该模型库的调用和生成代码,用户可以直接通过该途径调用腾讯混元DiT模型,大大简化了用户使用的成本。

ComfyUI是一款文生图领域的WebUI界面设计,它将文生图领域的扩散算法模块化与图形化,提升了生成效率与资源利用率,也大幅降低了开发者的使用门槛。用户可以通过图像化工作流使用腾讯混元DiT文生图模型,实现与官方模型一样的效果。

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腾讯混元DiT文生图模型的ComfyUI使用界面

此外,围绕ComfyUI的使用生态,还衍生出强大的开源社区。腾讯混元DiT对ComfyUI的支持,也能让社区的成员体验基于最新DiT架构的文生图模型。


//生态组件,更丰富了

作为知名的AI开源社区,Hugging Face的Diffusers是目前调用各种主流文生图大模型的通用库,已经成为当今文生图大模型使用的社区标准。

将腾讯混元DiT模型适配进Hugging Face Diffusers,可以大幅提升模型的易用性和用户基础。用户无需将原始代码库下载与部署到自身环境,安装了Diffusers库的开发者,仅需要运行几行代码,即可调用腾讯混元DiT模型,配置与调用都十分方便。同时,Hugging Face与腾讯混元团队共同优化算法框架,加快了图片的生成速度。
 
此举也相当于为所有后续基于腾讯混元DiT的使用和开发提供了底层支持,覆盖各种需要调用腾讯混元DiT的任何场景,包括上述的ComfyUI方式。同时对开发者而言,之前配置好的基于Diffusers的工作流和插件可以在少量修改的情况下直接用于腾讯混元DiT。

腾讯文生图负责人芦清林表示:“腾讯混元文生图模型开源之后得到了众多开发者的支持和反馈,我们十分高兴,也同时在针对开发者的反馈与社区一起完善和优化基于腾讯混元DiT的开源生态,让更多开发者能更便利地享受到最新的研究成果。也欢迎大家跟我们一起共建下一代视觉生成开源生态,推动大模型行业加速发展。”

附腾讯混元文生图开源大模型(混元DiT模型)项目链接

官网:https://dit.hunyuan.tencent.com/

代码:https://github.com/Tencent/HunyuanDiT

模型:https://huggingface.co/Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT

论文:https://tencent.github.io/HunyuanDiT/asset/Hunyuan_DiT_Tech_Report_05140553.pdf

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### 腾讯混元片的相关信息 腾讯混元(HunYuan)作为一款强大的多模态预训练模型,不仅支持文本成、视频成等功能,还能够成高质量的像。以下是关于腾讯混元片的一些关键信息以及可能的使用方法。 #### 成的核心技术 腾讯混元利用先进的深度学习技术和大规模数据集进行训练,其成功能基于扩散模型(Diffusion Model)、变分自编码器(VAE)以及其他前沿算法。这些技术使得成的像具有高分辨率和丰富的细节[^1]。 #### 使用腾讯混元API片的方法 要使用腾讯混元API片,开发者可以遵循以下指导原则: 1. **注册并获取API密钥** 开发者需要先访问腾讯云官网,完成账号注册,并申请混元API的服务权限。成功授权后会获得相应的API Key和Secret Key用于身份验证[^1]。 2. **安装必要的库** 在本地环境中安装`huggingface_hub`或其他依赖项以便于下载预训练权重文件或者调用远程服务接口。 ```bash pip install huggingface_hub requests torch transformers ``` 3. **编写Python脚本发起请求** 下面展示了一段简单的代码示例说明如何通过HTTP POST方式向服务器发送指令从而得到一张由描述文字转化而成的新颖画作品: ```python import base64 import json import requests url = 'https://api.tencent.com/hunyuan/generate_image' headers = {'Content-Type': 'application/json'} payload = { "prompt": "a beautiful sunset over a mountain range", "num_images_per_prompt": 1, "size": "512x512" } response = requests.post(url=url, data=json.dumps(payload), headers=headers) result = json.loads(response.text) if 'image' in result: image_data = base64.b64decode(result['image']) with open('output.png', 'wb') as f: f.write(image_data) else: print("Error:", result.get('message')) ``` 此处需要注意替换实际使用的URL地址以及调整参数设置满足具体需求[^1]。 4. **探索更多高级选项** 用户还可以尝试调节温度(temperture)、种子(seed)等超参来影响最终产出风格; 或者指定特定艺术家名称让系统模仿该画家笔触创作独一无二的艺术品等等[^1]. #### 性能特点与优势 - 高质量输出: 支持多种尺寸规格下的清晰度呈现. - 多样化主题覆盖: 不论风景名胜还是抽象概念均能精准捕捉描绘出来. - 易用性强: 即使是没有深厚编程背景的人也能快速上手操作. ---
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