AMD Amuse 3.1: Lokale KI-Modelle für RDNA & XDNA ohne Abo
Im Rahmen einer gemeinsamen Entwicklungspartnerschaft mit Stability AI und TensorStack.AI hat AMD jetzt Amuse 3.1 und neue AMD-optimierte Stable Diffusion Modelle angekündigt und zum Download bereitgestellt.
Im Rahmen einer gemeinsamen Entwicklungspartnerschaft mit Stability AI und und TensorStack.AI hat AMD jetzt AMD Amuse 3.1 und neue AMD-optimierte Stable Diffusion Modelle angekündigt und zum Download bereitgestellt. Das leistungsstarke KI-Tool erzeugt Bilder und Video lokal auf dem PC.
Quelle: AMD
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Mit AMD Amuse 3.1 und den mehr als 100 generativen KI-Modellen, darunter Stable Diffusion 3.5 und FLUX, lassen sich Inhalte kreiert oder umwandelt. Geboten werden dabei Modelle für Text zu Video ("Video Diffusion"), Video zu Video ("Video Restyle") und für mehr als 100 neue Bildmodelle aus der Stable-Diffusion-Familie. Die auf die Architekturen RDNA 3 ("GFX11"), RDNA 3.5 ("GFX11.5") und RDNA4 ("GFX12") optimierten Modelle liefern laut AMD deutlich schneller Ergebnisse. Die Mobilprozessoren der APU-Serie Ryzen AI profitieren ebenfalls.
AMD ist stolz darauf, eine weitere Zusammenarbeit mit Stability AI bekannt zu geben: das weltweit erste Block-FP16-SD 3.0 Medium-Modell - das eine signifikante Verbesserung der Bildqualität bietet und für Ryzen AI und Neuralprozessoren auf Basis von XDNA 2 NPUs optimiert wurde.
Das Beste daran: Du kannst es heute ausprobieren, indem du Amuse 3.1 von Tensorstack herunterlädst und es im HQ-Modus auf einem kompatiblen Ryzen™ AI-betriebenen Laptop ausführst.
- AMD über Amuse 3.1 -
Das neue KI-Modell soll insbesondere im HQ-Modus eine deutlich höhere Qualität liefern als SDXL Turbo, setzt aber entsprechend leistungsstarke Hardware mit dedizierter NPU ("Neural Processing Unit") und 50 TOPS voraus.
Eine entsprechende Anleitung und die für die Generierung der Beispielbilder genutzten Prompts stellt AMD auf seinem Blog bereit. Die weniger leistungsstarken Modelle lassen sich auch auf Mobilprozessoren mit einer älteren NPU auf Basis der ersten XDNA-Architektur und Grafikkarten mit RDNA 3(3.5) und RDNA 4 verwenden.
Quelle: AMD
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AMD Amuse 3.1 läuft lokal auf Windows-PCs, ist auf Hardware von AMD optimiert und unterstützt zudem XDNA Super Resolution. Weitere Informationen zu Amuse 3.1 liefert die offizielle Website des Softwareprojekts.
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Quelle: AMD
So spontan sehe ich auf deren GitHub Frontpage auch nur sehr wenig zum AMD Support?
Nichts dazu, wie ROCM & Zluda ggf. gehandelt werden, mein persönliches GoTo WebUI AMDGPU ist anscheinend gar nicht unterstützt...
Müsste man mal weiter zu recherschieren oder einfach ins kalte Wasser springen und in der Praxis ausprobieren..
Wäre ja Mal interessant, auf den eigenen Rechner direkt was generatives laufen zu lassen.
Einfache Installation, vergleichsweise einfache Bedienung (es gibt je ein "einfaches" und ein "fortgeschrittenes" UI), funktioniert "out of the box", Performance ist ordentlich.
Im Vergleich zu den sonst üblichen Alternativen (Automatic1111, Comfy UI, etc) hat man weniger Möglichkeiten für Detaileinstellungen und -optmierungen. Man ist auf die mitgelieferten, für Microsoft Olive optimierten, Modelle beschränkt (zuindest für Stable Diffusion sind die Klassiker, wie Juggernaut oder DreamShaper, aber alle vorhanden). Und es gibt natürlich eine Zensur "unangemessener" Inhalte (die fertig generierten Bilder werden analysiert und ggf. unkenntlich gemacht).
Dafür spart man sich aber das ganze Herumgemurkse mit Packetverwaltungen und Frameworks (git, ROCM, Zluda, etc.), um das man insbesondere als AMD Nutzer und unter Windows sonst nicht herumkommt.
Als Einstieg in die lokale generative KI und für jene, die mit den Einschränkungen leben können, ist Amuse für AMD'ler auf jeden Fall einen Blick wert, denke ich.
€dit
24GB VRAM, 32GB RAM, 40GB Disk Space
Was ich daran nicht verstehe, es soll auf RX 9000 Series Karten laufen, aber Minimum sind 24GB VRAM...
Auf Deutsch, bei weniger als 24GB VRAM muss teils in den RAM ausgelagert werden, mit entsprechendem Leistungsverlust und potentiellem Misslingen, sollte der RAM bereits von anderen Anwendungen gefüllt sein.
So oder so läuft Flux1.schnell auf meiner 9070 (non-XT) in Amuse jedenfalls prima (50 - 60 Sekunden pro 1024² Bild).
24GB VRAM, 32GB RAM, 40GB Disk Space
Was ich daran nicht verstehe, es soll auf RX 9000 Series Karten laufen, aber Minimum sind 24GB VRAM...
Amuse will je nach Prozessortyp lediglich 24/32 GB RAM, also Arbeitsspeicher.
Ich lese nur ab, nutze das nicht, hab auch keinen Rechner dafür.
Ist vermutlich ähnlich wie bei Spielen, wo man Dinge wie z.B. Ultra Details oder Pathtracing dann nur unter bestimmten erweiterten Ansprüchen an die Hardware freigeschaltet bekommt.
Kann und sollte Sven besser erklären können, da er die News verfasst hat.