AI Briefing#stable-diffusion
#stable-diffusion와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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LiteRT, llama.cpp 등을 통합하여 오프라인으로 작동하는 보안 강화형 Android AI 앱 'Box'가 공개되었습니다.
Stability AI가 모델 개발 및 배포 과정의 안전성과 투명성을 입증하기 위한 연례 무결성 투명성 보고서를 발표했다.
AMD와 협력하여 Stable Diffusion 모델을 AMD Radeon GPU 및 Ryzen AI APU에 최적화한 ONNX 버전을 공개했다.
Hugging Face의 Diffusers 라이브러리가 Stable Diffusion 3.5 Large 모델을 공식 지원한다.
ONNX Runtime과 Microsoft Olive를 통해 SD Turbo 및 SDXL Turbo 모델의 추론 성능을 대폭 개선했다.
Hugging Face가 SDXL Dreambooth LoRA 학습 성능을 극대화한 새로운 스크립트를 공개했다.
HuggingFace가 베이스 모델을 유지하며 LoRA 어댑터만 동적으로 교체하여 추론 속도를 300% 향상시켰다.
LCM LoRA를 통해 SDXL 모델을 별도의 재학습 없이 4~8단계의 적은 스텝만으로 빠르게 생성할 수 있다.
SDXL 모델의 추론 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이기 위한 fp16 적용 및 메모리 효율적 어텐션 활용법을 소개한다.
HuggingFace의 TRL 라이브러리가 DDPO를 지원하여 Stable Diffusion 모델의 RLHF 미세 조정을 가능하게 한다.
Segmind가 지식 증류 기술을 통해 파라미터를 줄인 경량 Stable Diffusion 모델인 SD-Small과 SD-Tiny를 공개했다.
Hugging Face의 Diffusers 라이브러리가 출시 1주년을 맞아 주요 기능 업데이트와 발전 과정을 정리했다.
Intel Sapphire Rapids CPU의 AMX 가속기를 활용해 Stable Diffusion 모델을 미세 조정하는 방법을 소개한다.
Apple의 Core ML 최적화와 6비트 팔레타이제이션을 통해 Apple 기기에서 Stable Diffusion을 더 빠르고 효율적으로 실행할 수 있다.
NNCF와 Optimum을 활용해 Intel CPU에서 Stable Diffusion의 추론 속도를 5.1배 높이는 최적화 방법을 제시한다.
Stable Diffusion이 사용자의 이미지 편집 명령을 이해하고 수행할 수 있도록 하는 인스트럭션 튜닝 방법론을 소개한다.
Intel Sapphire Rapids CPU에서 OpenVINO를 활용해 Stable Diffusion 추론 속도를 2배 이상 높이는 방법을 소개한다.
Hugging Face의 diffusers 라이브러리를 사용하여 커스텀 ControlNet 모델을 학습시키는 단계별 가이드를 제공한다.
Hugging Face의 Diffusers 라이브러리가 Stable Diffusion의 생성 과정을 정밀하게 제어할 수 있는 ControlNet 기능을 지원한다.
Hugging Face가 Core ML을 활용해 Mac에서 Stable Diffusion을 빠르게 실행하는 네이티브 앱을 공개했다.
LoRA 기술을 Stable Diffusion에 적용하여 학습 속도를 높이고 모델 용량을 획기적으로 줄이는 방법을 소개한다.
비기술적 창업자가 Replit Bounties를 통해 60일 만에 Stable Diffusion 기반의 AI 아트 커머스 스타트업을 구축했다.
Apple Silicon 환경에서 Core ML을 통해 Stable Diffusion을 실행하는 방법과 변환된 모델을 공개한다.