A Apple revelou um gerador de imagens de inteligência artificial (IA) otimizado para rodar em chips da Apple, chamado Stable Diffusion (SD). É uma solução que pode reduzir o tempo de criação de imagens SD nos dispositivos Neural Network Engine da Apple.
A Arstechnica informou no dia 3 (horário local) que a Apple lançou o “Stable Diffusion”, um modelo de sobreposição de imagem de IA de código aberto que produz novas imagens inserindo texto.
O SD, que a Apple revelou desta vez, é mais rápido na criação de imagens na GPU de ponta da Nvidia quando executado nativamente em um PC com Windows ou Linux. Leva cerca de 8,7 segundos para gerar uma imagem de 512 x 512 em um RTX 3060.
Em comparação, levou cerca de 69,8 segundos para criar uma imagem de 512 x 512 usando um cartão SD não otimizado em um M1 Mac Mini.
A nova otimização SD da Apple pode gerar uma imagem de 512 x 512 passos em um chip M1 em 35 segundos, de acordo com o benchmark da Apple no Github. O M2 faz o trabalho em 23 segundos, e o chip mais poderoso da Apple, o M1 Ultra, pode fazer o mesmo em apenas 9 segundos. Esta é uma grande melhoria que reduz o tempo de construção quase pela metade.
O SD Enhanced Prototype da Apple é um pacote Python que converte protótipos SD do PyTorch em uma estrutura Apple Core ML e pode ser implantado no macOS 13.1, iOS 16.2 ou Macs, iPads e iPhones posteriores com chips da Apple. A melhoria funciona nos novos SD 1.4, 1.5 e 2.0.
A Apple também cita proteger a privacidade e evitar custos de computação em nuvem como benefícios de executar modelos gerados por IA localmente em um Mac ou dispositivo Apple.
“Todos os dados que um usuário fornece como entrada de formulário permanecem no dispositivo do usuário, protegendo a privacidade do usuário final”, disse a Apple. “Após o download inicial, os usuários não precisam de uma conexão com a Internet para usar o modelo e publicar os modelos localmente permite que os desenvolvedores reduzam ou eliminem os custos relacionados ao servidor.”
Chan Park, cpark@aitimes.com
“Pensador. Aspirante a amante do Twitter. Empreendedor. Fã de comida. Comunicador total. Especialista em café. Evangelista da web. Fanático por viagens. Jogador.”