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#成本/效率

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7月16日周三
  1. Replicate · 模型与制作实践62

    Replicate 如何优化 FLUX.1 Kontext [dev]

    Replicate 公开了其 FLUX.1 Kontext [dev] 实现的优化方法 TaylorSeer,用缓存的特征导数配合 Taylor 级数近似被跳过的去噪步,把模型调用从约 30 步降到 10 至 15 步,同时尽量保持质量。

    推荐理由:Replicate 公开了 FLUX.1 Kontext 的 TaylorSeer 缓存加速实现,读者可据此理解扩散模型跳步近似与质量取舍。

7月7日周一
5月22日周四
  1. Replicate · 模型与制作实践68

    Replicate上线 OpenAI 最新聊天、视觉与推理模型

    Replicate现已支持运行 OpenAI 的 GPT-4.1、GPT-4o 和 o-series 等聊天、视觉与推理模型。GPT-4.1系列支持最长 1 million tokens 的上下文,GPT-4o系列处理文本、图像和音频,o-series面向数学、科学与复杂问题的结构化推理。

    推荐理由:材料按上下文、模态、推理任务和成本速度列出模型差异,并给出 Replicate 网页界面与 API 的操作入口。

4月16日周三
  1. ByteDance Seed · 视觉生成与编辑82

    字节 Seed 发布 Seedream 3.0 文生图模型技术报告

    字节跳动 Seed 团队发布 Seedream 3.0 技术报告,该原生高分辨率中英双语图像生成基础模型相比 2.0 在分辨率、结构准确性、小字生成与排版、美感等方面提升,可原生 2K 直出、1K 分辨率端到端约 3 秒出图,已在豆包、即梦全量开放。

    推荐理由:技术报告披露了缺陷感知数据扩充、跨模态 RoPE 与推理蒸馏等做法,可借鉴到高分辨率文生图的数据与加速方案。

4月1日周二
  1. Replicate · 模型与制作实践77

    Wan 2.1 如何制作风格化视频

    Wan 2.1 支持从文本或图像生成视频,并可通过 LoRA 进行风格迁移。Replicate 提供了 480p 和 720p 的文本生视频模型,以及使用预制权重或自有图片训练风格 LoRA 的流程;自定义训练至少需要 25 张图片和一个 trigger_word。

    推荐理由:材料展示了使用预制 LoRA 和自有图片训练风格 LoRA 的 Wan 2.1 视频工作流,包含可复用的输入与训练步骤。

10月22日周二
10月3日周四
9月9日周一
  1. Replicate · 模型与制作实践79

    Replicate 教程:用 API 微调 FLUX.1

    Replicate 发布教程,展示如何通过其 HTTP API 以编程方式微调 FLUX.1、发布模型并生成图像。教程覆盖训练图片准备、API token、模型创建、数据上传、训练状态检查,以及使用 trigger_word 调用微调模型。使用约20张图片和1000 steps时,训练通常约需20分钟、成本约为$1.85,训练运行在 Nvidia H100 上并按秒计费。

    推荐理由:这篇教程把 FLUX.1 微调拆成可执行的 API 流程,涵盖训练数据、成本、版本发布和调用,适合复用到自定义图像模型工作流。

8月15日周四
8月1日周四
  1. Replicate · 模型与制作实践87

    FLUX.1 开源图像生成模型上线 Replicate API

    Black Forest Labs 开发的 FLUX.1 开源图像生成模型已在 Replicate 提供,可通过浏览器或一行代码调用。模型分为 FLUX.1 [pro]、[dev] 和 [schnell],分别面向高性能、非商业应用和本地开发;文中列出的单图价格为 $0.055、$0.030 和 0.003。

    推荐理由:文章并列介绍 FLUX.1 的三种版本、适用场景与单图价格,便于比较云端调用、非商业应用和本地开发的选择。

7月12日周五