Hacker News 의견

• OnnxStream의 사용에 대한 기사, OnnxRuntime보다 메모리를 55배 덜 소비하면서 0.5-2배 느린 것으로 나타남.
• 메모리 사용량과 추론 시간 간의 트레이드오프는 일부 시나리오에서 유리할 수 있으며, 동일한 RAM에서 더 큰 배치 크기를 허용할 수 있음.
• 일부 사용자들은 invoke.ai를 통해 MacBook Pro에서 Stable Diffusion을 사용하고 있지만, 더 나은 매개변수화를 위한 추천을 찾고 있음.
• 이 방법을 사용하여 이미지를 생성하는 데 오랜 시간이 걸린다는 기사 언급, Readme에는 11시간이 걸린다고 명시됨.
• 메모리 사용량과 추론 시간 간의 트레이드오프는 지연 시간이 중요한 요소인 실시간 또는 거의 실시간 애플리케이션을 방해할 수 있음.
• "0.5-2배 느림"이라는 표현에 대한 혼동이 있음, 커뮤니티 내에서의 의사소통에서 명확성이 부족할 수 있음을 나타냄.
• 일부 사용자들은 주요 오픈소스 모델을 실행하고 생성하기 위한 최소 요구 사항에 대한 요약을 찾고 있음.
• 이 분야에서의 빠른 진전이 주목되며, 특히 지난 6-18개월 동안의 속도 향상이 인상적임.
• Stable Diffusion 유형의 기술을 규제하려는 시도는 허사일 수 있음을 제안, 이러한 모델과 그들의 추론 인프라는 PS2에서 실행 가능한 크기로 축소될 수 있음.
• 생성 시간이 길지만, 일부 사용자들은 Stable Diffusion이 Pi Zero와 같은 하드웨어에서 실행될 수 있다는 사실에 감탄함.