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Welcome aMUSEd: Efficient Text-to-Image Generation
Hugging Face Blog880d agoReleaseHugging Face 發表了名為 aMUSEd 的開源文字生成圖片模型，基於 Google 的 MUSE 架構。與主流的擴散模型（Diffusion Models）不同，aMUSEd 採用遮罩圖像建模（MIM）技術，僅需 12 個步驟即可生成圖像。其參數規模僅約 8 億，非常適合在消費級硬體上進行快速推理與微調，並支援圖生圖與局部重繪。
Introducing Würstchen: Fast Diffusion for Image Generation★ 75
Hugging Face Blog993d agoReleaseHugging Face 介紹了新型圖像生成模型 Würstchen，其核心在於創新的三階段架構，能將潛在空間壓縮高達 42 倍。這使得它在生成速度和訓練成本上遠優於傳統的 Stable Diffusion，同時保持優異的視覺品質。目前該模型已整合至 Diffusers 函式庫中，適合硬體資源有限的開發者與研究人員。