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试图通过开源生态复刻Sora模型的Open-Sora现在已经开源了他们的阶段性成果1.0模型。
Open-Sora 1.0支持从视频数据预处理、加速训练到推理等一系列完整流程。
提供的模型（检查点）能在短短3天的训练时间内，生成2至5秒长、分辨率为512x512的视频。
项目地址：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
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前段时间的 ComfyUI 图像放大插件 SUPIR 发布了 v2 版本。它现在支持更广泛的硬件、模型加载更加高效、内存使用更低，并提供了更多采样选项。新版本把原来的单一节点进行了拆分，这样使用起来更加灵活。同时支持了使用Ligntning模型这样的话速度非常快。作者关于SUPIR项目的解释：在技术层面，SUPIR基于SDXL img2img（图像到图像）管道，其中最主要的自定义部分是他们的ControlNet。所谓的“第一阶段”，指的是使用一种特别的去噪编码器VAE来进行去噪处理。需要注意的是，这个“第一阶段”与Gradio演示中的“第一阶段”不同，后者是指Llava的预处理阶段，而Gradio的“第二阶段”无论如何都会执行去噪过程。你可以选择用节点来完全跳过这一过程，或者将其替换为任何其他类型的预处理节点，比如模型升级器或者你想要的任何其他东西。项目地址：https://github.com/kijai/ComfyUI-SUPIR
