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update docs
This commit is contained in:
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README_zh.md
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README_zh.md
@@ -23,9 +23,9 @@ DiffSynth 目前包括两个开源项目:
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* 魔搭社区 AIGC 专区 (面向中国用户): https://modelscope.cn/aigc/home
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* ModelScope Civision (for global users): https://modelscope.ai/civision/home
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> DiffSynth-Studio 文档:[/docs/zh/README.md](/docs/zh/README.md)
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> 我们相信,一个完善的开源代码框架能够降低技术探索的门槛,我们基于这个代码库搞出了不少[有意思的技术](#创新成果)。或许你也有许多天马行空的构想,借助 DiffSynth-Studio,你可以快速实现这些想法。为此,我们为开发者准备了详细的文档,我们希望通过这些文档,帮助开发者理解 Diffusion 模型的原理,更期待与你一同拓展技术的边界。
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> DiffSynth-Studio 文档:[中文版](/docs/zh/README.md)、[English version](/docs/en/README.md)
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我们相信,一个完善的开源代码框架能够降低技术探索的门槛,我们基于这个代码库搞出了不少[有意思的技术](#创新成果)。或许你也有许多天马行空的构想,借助 DiffSynth-Studio,你可以快速实现这些想法。为此,我们为开发者准备了详细的文档,我们希望通过这些文档,帮助开发者理解 Diffusion 模型的原理,更期待与你一同拓展技术的边界。
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## 更新历史
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@@ -40,9 +40,9 @@ DiffSynth 目前包括两个开源项目:
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- Z-Image Turbo: [模型](https://www.modelscope.ai/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo)、[文档](/docs/zh/Model_Details/Z-Image.md)、[代码](/examples/z_image/)
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- FLUX.2-dev: [模型](https://www.modelscope.cn/models/black-forest-labs/FLUX.2-dev)、[文档](/docs/zh/Model_Details/FLUX2.md)、[代码](/examples/flux2/)
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- 训练框架升级
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- 拆分训练:支持自动化地将训练过程拆分为数据处理和训练两阶段(即使训练的是 ControlNet 或其他任意模型),在数据处理阶段进行文本编码、VAE 编码等不需要梯度回传的计算,在训练阶段处理其他计算。速度更快,显存需求更少。
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- 差分 LoRA 训练:这是我们曾在 [ArtAug](https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/ArtAug-lora-FLUX.1dev-v1) 中使用的训练技术,目前已可用于任意模型的 LoRA 训练。
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- FP8 训练:FP8 在训练中支持应用到任意非训练模型,即梯度关闭或者梯度仅影响 LoRA 权重的模型。
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- [拆分训练](/docs/zh/Training/Split_Training.md):支持自动化地将训练过程拆分为数据处理和训练两阶段(即使训练的是 ControlNet 或其他任意模型),在数据处理阶段进行文本编码、VAE 编码等不需要梯度回传的计算,在训练阶段处理其他计算。速度更快,显存需求更少。
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- [差分 LoRA 训练](/docs/zh/Training/Differential_LoRA.md):这是我们曾在 [ArtAug](https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/ArtAug-lora-FLUX.1dev-v1) 中使用的训练技术,目前已可用于任意模型的 LoRA 训练。
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- [FP8 训练](/docs/zh/Training/FP8_Precision.md):FP8 在训练中支持应用到任意非训练模型,即梯度关闭或者梯度仅影响 LoRA 权重的模型。
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