モデル紹介
PixArt-Σ consists of pure transformer blocks for latent diffusion: It can directly generate 1024px, 2K and 4K images from text prompts within a single sampling process. For research purposes, we recommend our `generative-models` Github repository (https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-sigma), which is more suitable for both training and inference and for which most advanced diffusion sampler like SA-Solver will be added over time. Hugging Face provides free PixArt-Σ inference. - **Repository:** https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-sigma - **Demo:** https://huggingface.co/spaces/PixArt-alpha/PixArt-Sigma > [!IMPORTANT] > Make sure to upgrade diffusers to >= 0.28.0: > > In addition make sure to install `transformers`, `safetensors`, `sentencepiece`, and `accelerate`: > > For `diffusers = 2.0`, you can improve the inference speed by 20-30% with torch.compile. Simple wrap the unet with torch compile before running the pipeline:
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：openrail++。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。