huggingface / huggingface/diffusers

Memory-efficient attention (without xformers)

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wip
Lingua principale
Python
Stelle
34.5k
Fork
7.3k
Merge medio
3g 3h
PR unite (30g)
91

Descrizione

I implemented sub-quadratic attention (as described in https://arxiv.org/abs/2112.05682v2):
https://twitter.com/Birchlabs/status/1607503573906063362
https://github.com/Birch-san/diffusers/pull/1
https://github.com/Birch-san/diffusers-play/commit/a573e3d9ea4fdacfdee7ddd5eecdac29b236fc00

is this worth upstreaming? it enables creation of images larger than can be achieved with attention slicing.

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Direzione di ricerca

Start by reading the linked paper and the referenced implementation and commit, then compare their sub-quadratic attention approach with the repository's current attention path. Done means determining an upstreamable implementation that works without xformers and enables image sizes beyond those possible with attention slicing, with appropriate validation.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python, pytorch
Ambito
machine-learning, performance
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
25/100

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