Новый метод ускорения генерации изображений в автогрессивных моделях без потери качества

 Microsoft and Tsinghua University Researchers Introduce Distilled Decoding: A New Method for Accelerating Image Generation in Autoregressive Models without Quality Loss

“`html

Автогрессивные модели и их значение в генерации изображений

Автогрессивные (AR) модели изменили область генерации изображений, установив новые стандарты качества. Эти модели создают изображения поэтапно, генерируя каждый токен на основе предыдущих, что обеспечивает высокий уровень реализма и согласованности.

Проблемы с производительностью

Основная проблема AR моделей — это скорость. Процесс генерации токенов последовательный, что приводит к высокой задержке. Например, создание изображения 256×256 с помощью традиционных AR моделей занимает около пяти секунд на современных GPU. Это затрудняет использование в приложениях, требующих мгновенных результатов.

Решение: Distilled Decoding (DD)

Исследователи из Университета Цинхуа и Microsoft предложили решение — Distilled Decoding (DD). Этот метод значительно ускоряет процесс генерации, сокращая количество шагов с сотен до одного или двух, сохраняя при этом качество изображений. Например, на ImageNet-256 DD увеличил скорость генерации для моделей VAR в 6.3 раз и для LlamaGen в 217.8 раз.

Преимущества DD

  • Скорость: Уменьшение шагов генерации до 217.8 раз быстрее, чем у традиционных AR моделей.
  • Качество: Поддержание приемлемого уровня качества изображений.
  • Гибкость: Возможность выбора между одно-, двух- или многошаговой генерацией в зависимости от требований.
  • Отсутствие необходимости в исходных данных: DD не требует доступа к оригинальным данным для обучения AR моделей.

Заключение

С введением Distilled Decoding исследователи успешно решили проблему компромисса между скоростью и качеством в процессах генерации изображений. Этот метод открывает новые возможности для применения AR моделей в реальном времени.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.

“`

Полезные ссылки: