AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：真正實(shí)現(xiàn)一步文生圖，谷歌UFOGen極速采樣，生成高質(zhì)量圖像

關(guān)鍵字：模型,步長(zhǎng),團(tuán)隊(duì),任務(wù),圖片

文章來(lái)源：機(jī)器之心

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5977字

內(nèi)容摘要：機(jī)器之心專欄機(jī)器之心編輯部最近一年來(lái)，以 Stable Diffusion 為代表的一系列文生圖擴(kuò)散模型徹底改變了視覺(jué)創(chuàng)作領(lǐng)域。數(shù)不清的用戶通過(guò)擴(kuò)散模型產(chǎn)生的圖片提升生產(chǎn)力。但是，擴(kuò)散模型的生成速度是一個(gè)老生常談的問(wèn)題。因?yàn)榻翟肽Ｐ鸵蕾囉诙嗖浇翟雭?lái)逐漸將初始的高斯噪音變?yōu)閳D片，因此需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)多次計(jì)算，導(dǎo)致生成速度很慢。這導(dǎo)致大規(guī)模的文生圖擴(kuò)散模型對(duì)一些注重實(shí)時(shí)性，互動(dòng)性的應(yīng)用非常不友好。隨著一系列技術(shù)的提出，從擴(kuò)散模型中采樣所需的步數(shù)已經(jīng)從最初的幾百步，到幾十步，甚至只需要 4-8 步。最近，來(lái)自谷歌的研究團(tuán)隊(duì)提出了 UFOGen 模型，一種能極速采樣的擴(kuò)散模型變種。通過(guò)論文提出的方法對(duì) Stable Diffusion 進(jìn)行微調(diào)，UFOGen 只需要一步就能生成高質(zhì)量的圖片。與此同時(shí)，Stable Diffusion 的下游應(yīng)用，比如圖生圖，ControlNet 等能力也能得到保留。論文…

原文鏈接：點(diǎn)此閱讀原文：真正實(shí)現(xiàn)一步文生圖，谷歌UFOGen極速采樣，生成高質(zhì)量圖像

聯(lián)系作者

文章來(lái)源：機(jī)器之心

作者微信：almosthuman2014

作者簡(jiǎn)介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)