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探索UFOGen極速采樣,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量圖像生成

發(fā)布時(shí)間:2024-08-01 17:45:31 瀏覽量:223次

最近一年來(lái),以 Stable Diffusion 為代表的一系列文生圖擴(kuò)散模型徹底改變了視覺(jué)創(chuàng)作領(lǐng)域,數(shù)不清的用戶(hù)通過(guò)擴(kuò)散模型產(chǎn)生的圖片提升生產(chǎn)力。然而,擴(kuò)散模型的生成速度一直是一個(gè)老生常談的問(wèn)題。With the proposing of a series of new techniques, the required steps for sampling from diffusion models have reduced significantly from hundreds of steps to just 4-8 steps.

最近,來(lái)自谷歌的研究團(tuán)隊(duì)提出了 UFOGen 模型,一種能極速采樣的擴(kuò)散模型變種。通過(guò)僅一步生成高質(zhì)量圖片,UFOGen為視覺(jué)藝術(shù)創(chuàng)作注入了全新的活力。

據(jù)稱(chēng),UFOGen只需一步即可生成高質(zhì)量、多樣的圖片。

提升擴(kuò)散模型的生成速度一直是研究的重點(diǎn)。之前的方法主要集中在設(shè)計(jì)更高效的數(shù)值計(jì)算和利用知識(shí)蒸餾來(lái)壓縮采樣路徑,但谷歌的研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)UFOGen模型的全新設(shè)計(jì),成功實(shí)現(xiàn)了一步生成的目標(biāo)。

作為UFOGen的前身,SIDDM可以在CIFAR-10、ImageNet等數(shù)據(jù)集上僅需4步生成高質(zhì)量的圖片。UFOGen在此基礎(chǔ)上解決了SIDDM的不足,實(shí)現(xiàn)了一步生成高質(zhì)量圖片,受到了廣泛關(guān)注。

UFOGen的設(shè)計(jì)不僅穩(wěn)定性強(qiáng),還大大節(jié)約了訓(xùn)練時(shí)間,展現(xiàn)出較大的優(yōu)勢(shì)。同時(shí),該模型還能適用于不同的下游應(yīng)用,顯示出了廣闊的應(yīng)用前景。

通過(guò)提升擴(kuò)散模型和GAN的混合模型,谷歌團(tuán)隊(duì)提出了UFOGen模型,實(shí)現(xiàn)了一步文生圖的目標(biāo)。這一創(chuàng)新將為視覺(jué)藝術(shù)領(lǐng)域帶來(lái)新的突破。

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