{"id":830821,"date":"2023-10-04T11:33:22","date_gmt":"2023-10-04T11:33:22","guid":{"rendered":"https:\/\/magazineoffice.com\/raspberry-pi-zero-2-w-ejecuta-stable-diffusion-xl-1-0-usando-298-mb-de-ram\/"},"modified":"2023-10-04T11:33:44","modified_gmt":"2023-10-04T11:33:44","slug":"raspberry-pi-zero-2-w-ejecuta-stable-diffusion-xl-1-0-usando-298-mb-de-ram","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazineoffice.com\/raspberry-pi-zero-2-w-ejecuta-stable-diffusion-xl-1-0-usando-298-mb-de-ram\/","title":{"rendered":"Raspberry Pi Zero 2 W ejecuta Stable Diffusion XL 1.0 usando 298 MB de RAM"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div id=\"article-body\">\n<p>Quiz\u00e1s recuerdes a principios de este verano cuando informamos sobre Vito Platamura, el cerebro que logr\u00f3 ejecutar Stable Diffusion 1.5 en un <u>Frambuesa Pi Cero 2W<\/u>.  Hoy estamos emocionados de compartir una actualizaci\u00f3n del proyecto. <u>Plantamura<\/u> ampli\u00f3 el proyecto para admitir Stable Diffusion XL 1.0 y lo ejecut\u00f3 con \u00e9xito en una Raspberry Pi Zero 2 W usando 298 MB de RAM.<\/p>\n<p>Si no est\u00e1 familiarizado con Stable Diffusion, esta es una aplicaci\u00f3n dise\u00f1ada para crear im\u00e1genes usando IA basada en indicaciones de palabras ingresadas por el usuario.  Plantamura anteriormente pudo obtener el original. <u>Difusi\u00f3n estable 1.5<\/u> para ejecutarse en una Raspberry Pi Zero 2 W con menos de 260 MB de RAM.  La aplicaci\u00f3n que desarroll\u00f3 y que hace todo esto posible se denomina OnnxStream.<\/p>\n<aside class=\"hawk-nest\" data-render-type=\"fte\" data-skip=\"dealsy\" data-widget-type=\"seasonal\"\/>\n<p>Seg\u00fan Plantamura, fue m\u00e1s dif\u00edcil ejecutar Stable Diffusion XL 1.0 ya que presenta un modelo de transformador que tiene casi mil millones de par\u00e1metros.  La Raspberry Pi Zero 2 W tiene 512 MB de RAM, aunque se recomienda tener al menos 8 GB para ejecutar Stable Diffusion.  No hace falta decir que Plantamura ten\u00eda mucho trabajo por delante.<\/p>\n<p>El proceso de adaptaci\u00f3n fue similar al desarrollado para Stable Diffusion 1.5, pero hay algunas diferencias clave que lo distinguen.  Por ejemplo, Stable Diffusion XL 1.0 utiliza lo que se conoce como decodificaci\u00f3n de mosaicos.  Este proceso es parte de lo que permite reducir el consumo de RAM de 4,4 GB a solo 298 MB.<\/p>\n<div id=\"slice-container-5cPH6AffpLinWjspygnq45-imageGallery-3\" class=\"slice-container imageGallery-wrapper 5cPH6AffpLinWjspygnq45-imageGallery-3 slice-container-imageGallery\">\n<div data-hydrate=\"true\" class=\"inline-gallery first-slide-only\">\n<p>Imagen <!-- -->1<!-- --> de <!-- -->2<\/p>\n<div style=\"overflow-x:hidden\" class=\"inline-gallery__items\">\n<div style=\"-webkit-flex-direction:row;flex-direction:row;-webkit-transition:all 0s ease 0s;transition:all 0s ease 0s;-webkit-transform:translate(0%, 0);transform:translate(0%, 0);direction:ltr;display:flex;will-change:transform\" class=\"react-swipeable-view-container\">\n<div style=\"width:100%;-webkit-flex-shrink:0;flex-shrink:0;overflow:auto\" aria-hidden=\"false\" data-swipeable=\"true\">\n<div class=\"items__item\">\n<div class=\"item__image-cont\">\n<div class=\"image-cont__image\">\n<figure class=\"image-wrapped__wrapper\" data-bordeaux-image-check=\"false\">\n<div class=\"image-wrapped__widthsetter\" style=\"max-width:1024px\">\n<div class=\"image-wrapped__aspect-padding\" style=\"padding-bottom:100%\">\n<div data-hydrate=\"true\">\n<div class=\"lazy-observed\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><figcaption class=\"caption-credit__figcaption\"><span class=\"caption-credit__credit\" itemprop=\"copyrightHolder\">(Cr\u00e9dito de la imagen: Vito Plantamura)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div style=\"width:100%;-webkit-flex-shrink:0;flex-shrink:0;overflow:auto\" aria-hidden=\"true\" data-swipeable=\"true\">\n<div class=\"items__item\">\n<div class=\"item__image-cont\">\n<div class=\"image-cont__image\">\n<figure class=\"image-wrapped__wrapper\" data-bordeaux-image-check=\"false\">\n<div class=\"image-wrapped__widthsetter\" style=\"max-width:1024px\">\n<div class=\"image-wrapped__aspect-padding\" style=\"padding-bottom:100%\">\n<div data-hydrate=\"true\">\n<div class=\"lazy-observed\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/vanilla.futurecdn.net\/cyclingnews\/media\/img\/missing-image.svg\" alt=\"Frambuesa Pi\" class=\"image-wrapped__image image__image\"\/><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><figcaption class=\"caption-credit__figcaption\"><span class=\"caption-credit__credit\" itemprop=\"copyrightHolder\">(Cr\u00e9dito de la imagen: Vito Plantamura)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Las im\u00e1genes se procesan en fragmentos que, en \u00faltima instancia, crean un efecto de mosaico con bordes visibles entre cada una de las secciones.  Esto se soluciona habilitando un efecto de desenfoque.  Puede ver en las im\u00e1genes de arriba los ejemplos de antes y despu\u00e9s de c\u00f3mo se ve esto.  Como mencionamos antes, este proyecto no es pr\u00e1ctico de ninguna manera ya que lleva mucho m\u00e1s tiempo utilizar la aplicaci\u00f3n.  Sin embargo, es una excelente prueba de concepto y estamos m\u00e1s que felices de arrojar luz sobre el arduo trabajo que se realiz\u00f3.<\/p>\n<p>Si quieres ver esto m\u00e1s de cerca <u>proyecto frambuesa pi<\/u>consulte el material fuente en <u>GitHub<\/u>.  Aseg\u00farese de seguir a Plantamura para conocer m\u00e1s proyectos y futuras actualizaciones sobre este.<\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/magazineoffice.com\/\">Source link-41<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quiz\u00e1s recuerdes a principios de este verano cuando informamos sobre Vito Platamura, el cerebro que logr\u00f3 ejecutar Stable Diffusion 1.5 en un Frambuesa Pi Cero 2W. 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