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    Align Your Steps:低步数推理保持高质量结果 适用于SD 1.5和SDXL

    2024年04月26日 10:52:16   来源:站长之家

      在深度学习领域,扩散模型(DMs)作为生成建模的前沿方法已经得到广泛应用。然而,DMs 的一个关键缺点是其较慢的采样速度,这主要是由于需要通过大型神经网络进行多次顺序函数评估。

      本文提出了一种名为 “步调齐整(Align Your Steps)” 的全新方法,旨在为 DMs 优化采样计划,从而实现高质量输出。该技术适用于SD1.5和SDXL,低步数的同时保持高质量结果。通过利用随机微积分方法,针对不同的求解器、训练的 DMs 和数据集找到最佳的采样计划。在多个图像、视频以及二维数据合成基准测试中,优化计划几乎在所有实验中优于先前手工制定的计划。这一方法展示了采样计划优化的潜力,特别是在少步骤合成领域。

      通过严格的定量实验,发现优化计划在标准图像生成基准测试中显著提升图像质量,无论使用哪种流行的采样器都能得到一致的改进。此外,研究还针对文本到图像模型进行了用户研究,结果显示使用优化计划生成的图像更受欢迎。

      下面展示了一些文本到图像的例子,对比展示了使用优化计划与实践中使用的两种最流行计划(EDM 和 Time-Uniform)的效果。

      此外,在视频生成方面进行了研究,发现使用优化计划可以在视频生成过程中产生更加稳定的视频,减少随时间推移的颜色失真。

      文章内容仅供阅读,不构成投资建议,请谨慎对待。投资者据此操作,风险自担。

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