加速扩散模型,最快1步生成SOTA级图片,字节Hyper-SD开源了
加速扩散模型,最快1步生成SOTA级图片,字节Hyper-SD开源了最近,扩散模型(Diffusion Model)在图像生成领域取得了显著的进展,为图像生成和视频生成任务带来了前所未有的发展机遇。尽管取得了令人印象深刻的结果,扩散模型在推理过程中天然存在的多步数迭代去噪特性导致了较高的计算成本。
来自主题: AI技术研报
9262 点击 2024-04-25 17:13
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最近,扩散模型(Diffusion Model)在图像生成领域取得了显著的进展,为图像生成和视频生成任务带来了前所未有的发展机遇。尽管取得了令人印象深刻的结果,扩散模型在推理过程中天然存在的多步数迭代去噪特性导致了较高的计算成本。
Diffusion 不仅可以更好地模仿,而且可以进行「创作」。扩散模型(Diffusion Model)是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法,扩散模型另辟蹊径,其主要思想是一种先对图像增加噪声,再逐步去噪的过程,其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。