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25de36b9bc
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添加当前优化说明
相关参数改动和效果
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2026-01-19 16:58:37 +08:00 |
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2fdcec6da0
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Delete README.md
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2026-01-19 16:39:49 +08:00 |
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7e501b17fd
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把混和精度模型权重导出至本地文件，减少dtype开销
--export_casted_ckpt ckpts/unifolm_wma_dual_mixbf16.ckpt \
--export_only
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2026-01-19 15:14:01 +08:00 |
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cb334f308b
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DDIM loop 内小张量分配优化，attention mask 缓存到 GPU，加速30s左右
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2026-01-18 22:37:55 +08:00 |
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a90efc6718
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VAE 也做 BF16
这个权重不做修改更好精度
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2026-01-18 21:14:55 +08:00 |
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e1b029201e
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权重改为fp32, 其他部分保持bf16
目前参数--encoder_mode有三种选择:
1. fp32: 全部使用fp32, 适合显存充足的情况
2. autocast: 使用torch.cuda.amp.autocast自动混合精度, 稍微快一些, psnr下降较多
3. bf16_full: 全部使用bf16, 精度较高
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2026-01-18 20:24:37 +08:00 |
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44379f3e31
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embedder权重改成bf16
似乎因为权重的处理更慢了，整体速度反而变慢了一点点
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2026-01-18 19:03:21 +08:00 |
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fde3c7445d
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轻量投影/MLP BF16 微调
调整了一些参数默认值
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2026-01-18 18:38:47 +08:00 |
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3c0f409fcf
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轻量投影/MLP BF16
psnr指标反而比只量化扩散主干模型要低，原因不明
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2026-01-18 18:26:37 +08:00 |
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2b634cde90
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对扩散主干做 BF16
量化对象：model.model（扩散 UNet/WMAModel 主体）
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2026-01-18 17:14:16 +08:00 |
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7b499284bf
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打印推理权重精度信息
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2026-01-18 11:19:10 +08:00 |
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c86c2be5ff
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性能剖析
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2026-01-18 00:31:39 +08:00 |
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25c6fc04db
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第一次完整测例跑完
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2026-01-18 00:30:10 +08:00 |
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ASC-Competition
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ca15cc593b
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Add files via upload
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2026-01-12 14:07:31 +08:00 |
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ASC-Competition
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fbe2a47a8f
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Add files via upload
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2026-01-12 14:07:13 +08:00 |
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ASC-Competition
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bfa393b287
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Add files via upload
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2026-01-12 14:06:22 +08:00 |
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ASC-Competition
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3549dfde29
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Add files via upload
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2026-01-12 14:05:26 +08:00 |
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ASC-Competition
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ea25330ae1
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Add files via upload
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2026-01-12 14:04:17 +08:00 |
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ASC-Competition
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4841f15f9a
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Add files via upload
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2026-01-12 14:03:05 +08:00 |
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