Programa de implementação de aplicativos educacionais
O DiffSynth-Engine é adequado para uso:
- Demonstração de princípiosVisualização: Visualize o processo de difusão modificando o parâmetro num_inference_steps.
- experimento de comparaçãoComparação da qualidade da geração e do uso da memória com diferentes parâmetros de quantidade.
- desenvolvimento secundárioExplicação de LoRA e outras técnicas de extensão com base em uma estrutura de código clara
Programa de proposta de ensino::
- Curso básico: usando o FLUX para gerar um único mapa, projeto de prompt de demonstração
- Lição avançada: Depurando parâmetros de vídeo do Wan2.1 e analisando a continuidade entre quadros
- Sessão de laboratório: comparando implementações técnicas de descarregamento de CPU e modo de quantificação
Elementos de configuração instrucional::
- O equipamento de laboratório recomenda 8 GB de memória de vídeo para começar
- Prepare arquivos de modelo pré-carregados para evitar atrasos no download em sala de aula
- Fornecer modelos de Jupyter Notebook para reduzir o limiar de iniciação
Essa resposta foi extraída do artigoDiffSynth-Engine: Mecanismo de código aberto para baixa implantação existente do FLUX, Wan 2.1O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar o DiffSynth-Engine para o ensino de IA em cenários educacionais?
