@Meta研究员Martin Signoux
2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
另一方面，就像曾经淘宝客的兴起一样，部分品牌将精力放在了KOC分销上。
方法介绍:
BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型，具备更好的性能和商用能力。BakLLaVA在多个基准测试中优于LLaVA213B，并且可以在某些数据上进行微调和推理。虽然BakLLaVA在训练过程中使用了LLaVA的语料库，不允许商用，但BakLLaVA2则采用了更大的数据集和更新的架构，超越了当前的LLaVA方法，具备商用能力。