1.原文连结：连结过长者请使用短网址。 https://www.cool3c.com/article/189870 2.原文标题：标题须完整写出且须符合内文(否则依板规删除并水桶)。 高通 Qualcomm AI Research 展示全球首个在手机上执行 Stable Diffusion 的 AI 绘图 ，仅需几十秒即可将文字转化为图像 3.原文来源(媒体/作者)：例:苹果日报/王大明(若无署名作者则不须) Cool3c/Chevelle.fu 4.原文内容：请刊登完整全文(否则依板规删除并水桶)。 近期 AI 画图是相当热门的议题，仅需给予简单的文字描述， AI 系统就可产生符合描述 的精致图像；高通在 MWC 前夕公布一段 Qualcomm AI Research 的研究成果，领先全球 首度在手机执行原本需要在云端服务执行 Stable Diffusion 模型，使手机也能如云端服 务一样依照文字产生对应的影像。 https://i.imgur.com/imJ98Un.jpg ▲以「穿着盔甲的超级可爱毛茸茸猫武士」得到的成果 https://i.imgur.com/AGoxS8W.jpg ▲以「有着野生动物、河流与山的日式庭院」的结果 高通强调此次的实验是以搭载高通 Snapdragon 8 Gen 2 的市售装置执行，并透过跨应用 程式、神经网路模型、演算法、软硬体等进行最佳化，并动用公司跨部门协作实现此次的 实验成果。高通透过由 Hugging Face 的 FP32 version 1-5 开源模型作为基础，透过量 化、编译与硬体加速进行最佳化，使复杂的 Stable Diffusion 能在 Snapdragon 8 Gen 2 顺利执行。 为了使复杂的 FP32 模型可在行动处理器执行，团队首先利用自行开发的 AI Model Efficiency Tool Kit ( AIMET )工具将 FP32 转化为 INT8 ，借助将 FP32 转化为 INT8 ，不仅能提升 AI 模型执行效率，并缩减记忆体频宽达到节能效果。 AIMET 技术中 的 AdaRound (自适应舍入)能够在转化到低精度後维持模型的精度而不须重新训练模型 ， Qualcomm AI Research 将这些技术应用在包括文本编码、 VAE 解码与 UNet 等 Stable Diffusion 的结构组件。 https://www.youtube.com/watch?v=B-uojHRr7HE 此外， Qualcomm AI Research 利用高通 AIE 框架将神经网路映射在目标硬体的高效能 执行程序，根据 Qualcomm Hexagon DSP 的硬体架构与记忆体层次结构对操作进行排序， 在提升效能的同时也抑制记忆体溢出；其中部分增强是由 AI 最佳化研究人员与编译器工 程团队协作改进 AI 推论中的记忆体管理结果，使 AIE 的整体获得最佳化，并减少执行 的延迟与功耗。 同时，借助 Snapdragon 8 Gen 2 具备的 Micro Tile Inferencing (微块推论)功能，使 复杂的 Stable Diffusion 能够在行动装置执行；不过 Qualcom AI Research 仍期待未 来的 Snapdragon 可具备更强大的算力使效率更为提升；在 Qualcom AI Research 的协 力下，最终在 Snapdragon 8 Gen 2 的装置於 15 秒执行 20 个步骤，并产生 512 x 512 像素的图像，也是目前手机上最快的 AI 绘图表现，几乎能媲美云端服务的速度。 高通认为，边际 AI 时代即将来临，日後使用者可透过针对行动装置最佳化编译的 AI 模 型，不须连接上网路即可执行许多复杂的 AI 应用，。并确保低延迟、网路频宽与隐私权 ，除了此次的示范外，高通指出 Stable Diffusion 还能用於影像编辑、影像修复、风格 转换、超解析等影像处理技术。同时高通认为在手机执行 Stable Diffusion 只是一个开 始，意味着未来包括笔电、 XR 头戴显示器皆可由 Stable Diffusion 获得体验增强。 5.心得/评论： 内容须超过繁体中文30字(不含标点符号)。 高通展示自家的产品也可以做到跟苹果手机一样的AI效能 不过是在8Gen2测试 相较於iOS已有人移植Stable Diffusion，近几年出的iPhone都能跑 Android可能还得再等等。 未来看能不能让开发者利用，届时高阶Android手机就可以跑AI相关运算了。 --

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