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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)布時間：2024-08-01 17:45:31 瀏覽量：233次
最近一年來，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創(chuàng)作領(lǐng)域，數(shù)不清的用戶通過擴(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老生常談的問題。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，來自谷歌的研究團(tuán)隊提出了 UFOGen 模型，一種能極速采樣的擴(kuò)散模型變種。通過僅一步生成高質(zhì)量圖片，UFOGen為視覺藝術(shù)創(chuàng)作注入了全新的活力。
據(jù)稱，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)計更高效的數(shù)值計算和利用知識蒸餾來壓縮采樣路徑，但谷歌的研究團(tuán)隊通過UFOGen模型的全新設(shè)計，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)計不僅穩(wěn)定性強(qiáng)，還大大節(jié)約了訓(xùn)練時間，展現(xiàn)出較大的優(yōu)勢。同時，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。
通過提升擴(kuò)散模型和GAN的混合模型，谷歌團(tuán)隊提出了UFOGen模型，實(shí)現(xiàn)了一步文生圖的目標(biāo)。這一創(chuàng)新將為視覺藝術(shù)領(lǐng)域帶來新的突破。
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