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探索UFOGen极速采样，实现高质量图像生成
发布时间：2024-08-01 17:45:31 浏览量：231次
最近一年来，以 Stable Diffusion 为代表的一系列文生图扩散模型彻底改变了视觉创作领域，数不清的用户通过扩散模型产生的图片提升生产力。然而，扩散模型的生成速度一直是一个老生常谈的问题。With the proposing of a series of new techniques, the required steps for sampling from diffusion models have reduced significantly from hundreds of steps to just 4-8 steps.
最近，来自谷歌的研究团队提出了 UFOGen 模型，一种能极速采样的扩散模型变种。通过仅一步生成高质量图片，UFOGen为视觉艺术创作注入了全新的活力。
据称，UFOGen只需一步即可生成高质量、多样的图片。
提升扩散模型的生成速度一直是研究的重点。之前的方法主要集中在设计更高效的数值计算和利用知识蒸馏来压缩采样路径，但谷歌的研究团队通过UFOGen模型的全新设计，成功实现了一步生成的目标。
作为UFOGen的前身，SIDDM可以在CIFAR-10、ImageNet等数据集上仅需4步生成高质量的图片。UFOGen在此基础上解决了SIDDM的不足，实现了一步生成高质量图片，受到了广泛关注。
UFOGen的设计不仅稳定性强，还大大节约了训练时间，展现出较大的优势。同时，该模型还能适用于不同的下游应用，显示出了广阔的应用前景。
通过提升扩散模型和GAN的混合模型，谷歌团队提出了UFOGen模型，实现了一步文生图的目标。这一创新将为视觉艺术领域带来新的突破。
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