單張4090，1秒100張二次元姐！UC伯克利等新模型霸榜Github，吞吐量提升近60倍

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：單張4090，1秒100張二次元姐！UC伯克利等新模型霸榜Github，吞吐量提升近60倍
關鍵字：圖像,元宇宙,研究人員,實時,模型
文章來源：新智元
內容字數：7733字

內容摘要：

新智元報道編輯：桃子
【新智元導讀】二次元姐全新生成模型來了，還是1秒100張那種。10毫秒生成一張圖像，1分鐘6000張圖像，這是什么概念？
下圖中，就可以深刻感受到AI的超能力。
?甚至，當你在二次元姐圖片生成的提示中，不斷加入新的元素，各種風格的圖片更迭也是瞬間閃過。
?
??如此驚人的圖片實時生成速度，便是來自UC伯克利、日本筑波大學等研究人員提出StreamDiffusion帶來的結果。
這個全新的解決方案是一種擴散模型流程，能夠以超過100fps的速度，實現實時交互式圖像生成。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2312.12491
StreamDiffusion開源后直接霸榜GitHub，狂攬3.7k星。
StreamDiffusion創新性采用了批處理策略，而非序列去噪，比傳統方法快大約1.5倍。而且作者提出的新型剩余無分類器引導（RCFG）算法能夠比傳統無分類引導快2.05倍。
最值得一提的是，新方法在RTX 4090上，圖像到圖像的生成速度可達91.07fps。
未來，在元宇宙、視頻游戲圖形渲染、直播視頻流等不同場景中，StreamDi

原文鏈接：單張4090，1秒100張二次元姐！UC伯克利等新模型霸榜Github，吞吐量提升近60倍

聯系作者

文章來源：新智元
作者微信：AI_era
作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。