IT之家 3 月 27 日消息，主流文生圖模型固然已經(jīng)能生成非常逼真的圖片，但通常渲染時(shí)間非常緩慢。麻省理工學(xué)院攜手 Adobe 公司近日研發(fā)了 DMD 方法，在盡量不影響圖像質(zhì)量的情況下，加快圖像生成速度。
DMD 技術(shù)的全稱(chēng)是 Distribution Matching Distillation，將多步擴(kuò)散模型簡(jiǎn)化為一步圖像生成解決方案。
團(tuán)隊(duì)表示：“我們的核心理念是訓(xùn)練兩個(gè)擴(kuò)散（diffusion）模型，不僅能預(yù)估目標(biāo)真實(shí)分布（real distribution）的得分函數(shù)，還能估計(jì)假分布（fake distribution）的得分函數(shù)。”
研究人員稱(chēng)，他們的模型可以在現(xiàn)代 GPU 硬件上每秒生成 20 幅圖像。在上面的視頻短片重點(diǎn)介紹了 DMD 與 Stable Diffusion 1.5 相比的圖像生成能力。標(biāo)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(lèi)似的圖像。
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