机构名称：
¥ 1.0
摘要。扩散模型已在图像，音频和视频生成任务中显着提高了最新技术的状态。但是，它们在实际情况下的应用是由于推理速度缓慢而阻碍。从一致性模型中汲取灵感，我们提出了pproximation m odel（Splam）的s ub-p ath linear，它可以加速扩散模型，同时保持高质量的图像产生。SPLAM将PF-ode轨迹视为一系列的PF-ode子路径除以采样点，并利用子路线线性（SL）ODES沿每个单独的PF-ode子path形成一个预处理且连续的误差估计。此类SL-dodes上的优化允许Splam与累积近似误差较小的构图构图。还开发了一种有效的蒸馏方法，以促进预训练的扩散模型（例如潜在扩散模型）的局限。广泛的实验结果表明，SPLAM达到了显着的训练效率，只需要6个A100 GPU天才能制造出2到4步生成的高质量生成模型。对Laion，MS Coco 2014和MS Coco 2017数据集进行了全面评估，还表明，Splam超过了几步生成任务中现有的加速方法，在FID和生成图像的质量上都实现了最先进的性能。
用子路线线性近似模型加速图像生成
主要关键词
相关文件推荐
