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 该模型是将Mamba的注意力用在stable diffusion V1.5 的U-Net网络里（即替换替换原有的自注意力层），然后进行了训练和评估，评估指标有FID和CLIP-T，GPU峰值显存占用。目前模型还未进一步改进。下面的说明是运行程序的指令。
 
+修改后的U-Net网络图
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/67b858cc26e7d5f7cb139325/gs0JYLZuuNmadj4daNm00.png)
 
 推理代码
 python msd_infer.py --base_model="runwayml/stable-diffusion-v1-5" --checkpoint_dir="/root/mamba/sd-mamba-mscoco-urltext-10k-run3/checkpoint-31000" --unet_subfolder="unet_mamba" --prompt="a river" --output_path="ccat.png" --device="cuda" --seed=12345 --num_inference_steps=50 --guidance_scale=8.0 --mamba_d_state=16 --mamba_d_conv=4 --mamba_expand=2 --pipeline_dtype="float32"
@@ -70,4 +72,3 @@ xformers                  0.0.30
 
 下面是修改后的U-Net网络图
 
-![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/67b858cc26e7d5f7cb139325/gs0JYLZuuNmadj4daNm00.png)