如果您曾经尝试使用人工智能生成图像，那么您肯定会注意到它们需要一些时间来创建。 考虑到后台进程的复杂性，这是我们必须接受的事实吗？还是可以以不同的方式更快地完成？ 也许这是麻省理工学院 (MIT) 和 Adobe Research 的专家在开始研究之前问自己的问题。
最后，他们开发了一个潜在的解决方案，使用 新的极快图像生成方法 对最终质量的影响最小。 使用这种技术，每秒可以生成令人难以置信的二十张图像。 它带来了细节 科技点杂志。
DMS 与稳定扩散
现有的人工智能算法通常使用称为扩散的过程。 在此过程中，所创建的图像逐渐细化，经过几个步骤，最终的形式就创建出来了，它应该尽可能地与作业相匹配。 据专家介绍，这种方法可以产生非常高质量的结果，但需要多达数十遍。
因此，来自 MIT 和 Adobe Research 的专家联手提出了一项新技术 分布匹配蒸馏（DMD）。 它与现有的由多个步骤组成的扩散不同，主要在于它将整个图像生成过程简化为一个步骤。
新模型可以生成与传统模型相当的图像，但速度要快几个数量级。 大家可以通过下面的视频自行判断，视频中Stable Diffusion 1.5和DMD相互较量。 对于稳定扩散，创建单个图像的时间在 1.4 到 1.5 秒之间，而对于 DMD，创建单个图像的时间仅为 0.05 秒。 因此，新方法的速度提高了 30 倍。
速度快，但有妥协
客观地说，必须指出的是，新模型产生的图像 他们有一定的保留，有时可以看到某些妥协 在质量和速度之间。 另一方面，对于大多数普通用户来说，可谓是令人满意。
网上关于图像生成的新方法 您可以找到更多关于两个模型之间差异的示例，包括创建图像的提示。 但是，我们将由您决定哪种算法会产生更好的结果。
还需要补充的是 DMD 并不是第一个一步法，旨在使用人工智能生成图像。 Stability AI 开发了一种称为对抗扩散蒸馏 (ADD) 的技术来生成实时 1 Mpx 图像。 她使用 ADD 训练了 SDXL Turbo 模型，并在单个 Nvidia A100 AI GPU 加速器上实现了 207 毫秒的图像生成速度。
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2024-03-30 13:45:24
