En los últimos años, la tecnología de generación de imágenes se ha desarrollado rápidamente y han surgido uno tras otro varios métodos nuevos. En las últimas investigaciones, Flash Diffusion destaca por su eficiencia y versatilidad, aportando un avance revolucionario en el campo de la generación de imágenes. Logra efectos de eliminación de ruido de varios pasos mediante la predicción de un solo paso, lo que acorta significativamente el tiempo de generación y reduce los costos de capacitación. Este artículo presentará en detalle la tecnología central, los escenarios de aplicación y las perspectivas futuras de Flash Diffusion.
En las últimas investigaciones, un nuevo método llamado Flash Diffusion ha supuesto un avance revolucionario en la tecnología de generación de imágenes. Este método acelera el proceso de generación de modelos de difusión previamente entrenados al entrenar el modelo predictivo para generar predicciones de varios pasos sin ruido en un solo paso.
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Los investigadores dicen que el método de difusión de rayos no solo logra un rendimiento FID y CLIP-Score de última generación en la generación de imágenes en pocos pasos, sino que también requiere menos tiempo de GPU y menos parámetros entrenables durante el entrenamiento que los métodos existentes. Además, este método muestra una alta eficiencia y versatilidad en múltiples tareas, como conversión de texto a imagen, pintura, cambio de caras y superresolución.
Los investigadores señalaron que la innovación del método Flash Diffusion es que utiliza una distribución ajustable para seleccionar el paso de tiempo, lo que ayuda al modelo predictivo a centrarse mejor en pasos de tiempo específicos. Además, el método adopta un objetivo contradictorio al entrenar un discriminador para distinguir entre muestras generadas y muestras reales, y lo aplica al espacio latente para reducir los requisitos computacionales. Al mismo tiempo, el equipo de investigación también utilizó una distribución que coincidía con la pérdida de destilación para garantizar que las muestras generadas se parecieran mucho a la distribución de datos aprendida por el modelo de predicción.
Además, los investigadores también demostraron la capacidad del método Flash Diffusion para adaptarse a diferentes redes troncales, incluidos eliminadores de ruido basados en UNet (SD1.5, SDXL) y DiT (Pixart-α), y adaptadores. En varios ejemplos, este enfoque reduce significativamente el número de pasos de muestreo manteniendo la alta calidad de la generación de imágenes.
La aparición del método Flash Diffusion ha inyectado nueva vitalidad a la tecnología de generación de imágenes, mejorando enormemente la eficiencia y versatilidad del proceso de generación. Se espera que este método innovador tenga un profundo impacto en varios campos y brinde nuevas oportunidades y desafíos a campos de investigación relacionados.
La eficiencia y versatilidad de Flash Diffusion ha abierto un nuevo camino para la tecnología de generación de imágenes, y vale la pena esperar sus perspectivas de aplicación en diversos campos. En el futuro, creo que habrá más aplicaciones innovadoras basadas en este método para promover aún más el progreso y desarrollo de la tecnología de generación de imágenes.