DreamLite 用于图像生成和编辑的轻量级设备上统一模型 Kailai Feng、Yuxiang Wei*、Bo Chen、Yang Pan、Hu Ye、Songwei Liu、Chenqian Yan、Yuan Gang* 智能创作实验室、ByteDance * 通讯作者论文代码模型演示 Android iOS –> 我们正在招募热情的 Efficient & On-device GenAI 研究实习生。
加入我们 → ✕ 设备上演示 在 iPhone 17 Pro 上实时生成和编辑 — 无云，完全在设备上。
图像编辑风格转移背景更改示例单击任何图像即可按照提示以全分辨率查看它。
生成的样本 文本到图像的生成结果 编辑的样本 文本引导的图像编辑结果 × 关于 DreamLite 的提示 在本文中，我们提出了 DreamLite，一种紧凑的统一设备上扩散模型 (0。
39B)，它支持在单个网络内生成 T2I 和文本引导的图像编辑。
在 SFT 和 RL 之后，DreamLite 的性能优于现有的设备端模型，并且在生成和编辑任务方面与多个服务器端模型保持竞争力。
来源：HackerNews New
