3 月 27 日消息,主流文生圖模型固然已經能生成非常逼真的圖片,但通常渲染時間非常緩慢。麻省理工學院攜手 Adobe 公司近日研發了 DMD 方法,在盡量不影響圖像質量的情況下,加快圖像生成速度。
DMD 技術的全稱是 Distribution Matching Distillation,將多步擴散模型簡化為一步圖像生成解決方案。
團隊表示:“我們的核心理念是訓練兩個擴散(diffusion)模型,不僅能預估目標真實分布(real distribution)的得分函數,還能估計假分布(fake distribution)的得分函數。”
研究人員稱,他們的模型可以在現代 GPU 硬件上每秒生成 20 幅圖像。在上面的視頻短片重點介紹了 DMD 與 Stable Diffusion 1.5 相比的圖像生成能力。標清每幅圖像 Stable Diffusion 1.5 需要 1.4 秒,而 DMD 只需幾分之一秒就能生成類似的圖像。
附上參考地址
One-step Diffusion with Distribution Matching Distillation
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