WebGPU を使用してブラウザで Valid Diffusion を完全に動作させる

サーバー拡張なしですべてがブラウザー内で実行されます。 私たちをチェックしてください GitHub リポジトリ で、私たちがどのようにそれを行ったかを確認してください。 さらに、デモを試してみることもあるかもしれません.

現在、AI ユニットによる驚くべき進歩が見られました。 初期供給の努力により、ビルダーは初期供給ユニットをまとめて簡単に構築して、驚くべきタスクを生み出すことができるようになりました。 有効な拡散により、写真のようにリアルな写真や、テキスト状態の入力と歩調を合わせたかなり少数のタイプの写真が自動的に出現します。 これらのユニットは、ほとんどの場合、拡張性が高く計算量が多いため、これらのユニットに合わせてインターネット アプリケーションを構築する際に、すべての計算要求を (GPU) サーバーにパイプスルーしたいと考えています。 さらに、ワークロードの多くは、設計されたディープ ディスカバリ フレームワークがすぐに利用できる選択された形式の GPU を急いで使用したいと考えています。現状を自己規律し、エコシステムにより多くの変動をもたらします。 計算の一部 (またはすべて) を消費者側に委ねる理由はいくつかあります。 プロバイダー プロバイダー側​​での購入の承認や、パーソナライゼーションとプライバシーの安全性の強化など、利点と思われるものはたくさんあります。 非公開コンピュータ (セル デバイスでさえも) の改善は、そのような可能性を許容する方向に進んでいます。 消費者側は注目に値するゴージャスになっています。 説明すると、最新の MacBook Legitimate には 96 GB もの統合 RAM が含まれている可能性があり、モデルの重みを保存するためにおそらく老朽化している可能性があり、かなり注目に値する GPU が多くのワークロードを処理します。 )

ML ユニットを消費者に直接提供し、ブラウザのタブを開始するユーザーを含め、すぐに安定した拡散ユニットをブラウザに表示するのは楽しいことではないでしょうか?

Text to Image Period Demo

WebGPU の神話はもはや完全に安定しておらず、WebGPU の高負荷で実行される巨大な規模の AI ユニットがこれまでに存在したことも含まれていません。ここで制限します。 おそらく、あなたの環境では機能しなくなるでしょう。 このレベルまで、WebGPU の神話はわずかにオリジナルであり、Chrome カナリア (Chrome の夜間の勝利) で M1/M2 GPU を搭載した Mac でテストされた最も生産性の高いものを含めます。 現在、Residence の Windows でテスト済みですが、現時点では動作しません。 webgpu が成熟するにつれて、エンハンスメントが広がると考えています。 使用手順

およびを確認してください。 注意事項 下に 行き方

たまたま Apple シリコンを搭載した Mac コンピュータを手に入れたあなたのために、安定版を急いで入手するための手順を以下に示します。国内でのブラウザ拡散:

インストール Chrome Canary 、WebGPUの使用を許可するChromeの開発者モデル。 Chrome Canary を起動します。 ターミナルから開くように指示され、次のように記述します:

この説明は、画像生成を遅くする Chrome Canary からの堅牢性チェックをオフにします。 もう必要ありませんが、この記述で Chrome を起動することを強くお勧めします。

指示を入力し、[生成] をクリックします。 モデル パラメーターをダウンロードしてローカル キャッシュにフェッチした後、画像の生成が開始されます。 デリバティブは、キー ラッシュに最も効果的な即時時間を奪う可能性があります。 次の更新と実行が高速になります。 好みのイメージを生成するために、多様なプロンプトと好ましくないプロンプトを自由に入力してください。

UNet ステージの中間段階の写真をレンダリングする手法を紹介します。 「中間ステップをレンダリングする」の「ステップ 10 の後に 2 つの UNet ステップごとに VAE を回避する」を上げて、「生成」をもう一度クリックすると、同様に、プロセスに沿って画像がどのように生成されるかを確認できます。

デモ

入力指示:
有害な指示 (もはや基本的ではありません):

ノート

WebGPU は現時点で FP16 を拡張しなくなるため、デモを実行するためのメモリ消費量は 7GB で済みます。 最も生産性の高い 8 GB のユニファイド メモリを搭載した Apple シリコン Mac の場合、イメージを生成するために、より長い時間 (即時) を取得する可能性があります。 このデモは、AMD GPU を搭載した Mac でも動作する可能性があります。
リンクされたシェーダー float を国内で実行するには、GitHub リポジトリ を確認してください。ネイティブ ドライバーを介して GPU ツールで実行します。 適切な今、静かなギャップがあります (たとえば、describe 行から Chrome を起動せずに、Chrome の WebGPU 実装は、すべての配列インデックス win エントリの確実なクリップを挿入します a になる a[min(i, a.size)]

、これはダウンストリームのシェーダー コンパイラーによって最適化されなくなる可能性が高いですが)、これらのネイティブ ドライバーへの WebGPU ディスパッチなどのギャップをなくすことは可能だと考えています.

免責事項

このデモは、分析機能を最も生産的に使用するためのものです。 安定拡散ユニットの使用.

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