Nos últimos anos, a tecnologia de geração de imagens desenvolveu-se rapidamente e vários novos métodos surgiram um após o outro. Nas últimas pesquisas, o Flash Diffusion se destaca pela eficiência e versatilidade, trazendo um avanço revolucionário na área de geração de imagens. Ele alcança efeitos de eliminação de ruído em várias etapas por meio da previsão em uma única etapa, encurtando significativamente o tempo de geração e reduzindo os custos de treinamento. Este artigo apresentará em detalhes a tecnologia principal, os cenários de aplicação e as perspectivas futuras do Flash Diffusion.
Nas pesquisas mais recentes, um novo método chamado Flash Diffusion trouxe um avanço revolucionário à tecnologia de geração de imagens. Este método acelera o processo de geração de modelos de difusão pré-treinados, treinando o modelo preditivo para gerar previsões de várias etapas sem ruído em uma única etapa.
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Os pesquisadores dizem que o método de difusão relâmpago não apenas atinge desempenho FID e CLIP-Score de última geração na geração de imagens em poucas etapas, mas também requer menos tempo de GPU e número de parâmetros treináveis durante o treinamento do que os métodos existentes. Além disso, este método apresenta alta eficiência e versatilidade em múltiplas tarefas, como conversão de texto em imagem, pintura interna, mudança de rosto e super-resolução.
Os pesquisadores apontaram que a inovação do método Flash Diffusion é que ele usa uma distribuição ajustável para selecionar o intervalo de tempo, ajudando assim o modelo preditivo a direcionar melhor os intervalos de tempo específicos. Além disso, o método adota um objetivo adversário ao treinar um discriminador para distinguir entre amostras geradas e amostras reais, e aplica-o ao espaço latente para reduzir os requisitos computacionais. Ao mesmo tempo, a equipe de pesquisa também usou uma distribuição correspondente à perda de destilação para garantir que as amostras geradas se assemelhassem muito à distribuição de dados aprendida pelo modelo de previsão.
Além disso, os pesquisadores também demonstraram a capacidade do método Flash Diffusion de se adaptar a diferentes redes de backbone, incluindo denoisers baseados em UNet (SD1.5, SDXL) e DiT (Pixart-α) e adaptadores. Em vários exemplos, esta abordagem reduz significativamente o número de etapas de amostragem, mantendo a alta qualidade de geração de imagem.
O surgimento do método Flash Diffusion injetou nova vitalidade na tecnologia de geração de imagens, melhorando significativamente a eficiência e versatilidade do processo de geração. Espera-se que este método inovador tenha um impacto profundo em vários campos e traga novas oportunidades e desafios para campos de investigação relacionados.
A eficiência e versatilidade do Flash Diffusion abriram um novo caminho para a tecnologia de geração de imagens, e vale a pena esperar por suas perspectivas de aplicação em vários campos. No futuro, acredito que haverá aplicações mais inovadoras baseadas neste método para promover ainda mais o progresso e o desenvolvimento da tecnologia de geração de imagens.