Implementing Mosaic Diffusion into Patch-Diffusion
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
Begin by comparing the Mosaic Diffusion and Patch-Diffusion training scripts, since no specific files or tests are named. Trace the implementations of xFormer/FlashAttention, latent precomputation, low-precision normalization, FSDP, and scheduled EMA; done would require agreeing on scope and integrating the applicable features across the training workflows.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Patch Diffusion can x2 training speed even on 256x256 ImageNet. If this works out between Mosaic Diffusion and Patch-Diffusion, that is potentially x10 cumulative boost. The issue is both have different training script so I'm thinking of copy+paste the features of Mosaic into Patch-Diffusion. Right now, I only ask where to find relevant code for
- xFormer+FlashAttention - I'll be trying to swap FlashAttention-1 for FlashAttention-2
- Precomputing latent
- Low Precision LayerNorm and GroupNorm
- FSDP
- Scheduled EMA
- 主要言語
- Python
- スター
- 722
- フォーク
- 75
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドなし
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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