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速度与质量的结合：对抗性扩散蒸馏 (ADD) 如何彻底改变图像生成
人工智能 (AI) 为许多领域带来了深刻的变化，其影响最为明显的一个领域就是图像生成。这项技术已经从生成简单的像素化图像发展到创建高度详细和逼真的视觉效果。对抗性扩散蒸馏 (ADD) 是最新和最令人兴奋的进步之一，它是一种将速度与质量相结合的技术 […] 速度与质量的结合：对抗性扩散蒸馏 (ADD) 如何彻底改变图像生成，这篇文章首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI人工智能 (AI) 为许多领域带来了深刻的变化，其影响最为明显的一个领域就是图像生成。这项技术已经从生成简单的像素化图像发展到创建高度详细和逼真的视觉效果。对抗扩散蒸馏 (ADD) 是最新和最令人兴奋的进步之一，它是一种将速度和质量融为一体的图像生成技术。
人工智能 (AI) 对抗扩散蒸馏 (ADD)ADD 的发展经历了几个关键阶段。最初，图像生成方法非常基础，并且经常产生不令人满意的结果。生成对抗网络 (GAN) 的引入标志着一项重大改进，可以使用双网络方法创建逼真的图像。然而，GAN 需要大量的计算资源和时间，这限制了它们的实际应用。
生成对抗网络 (GAN)扩散模型代表了另一项重大进步。它们迭代地从随机噪声中提炼图像，从而产生高质量的输出，尽管速度较慢。主要的挑战是找到一种方法将扩散模型的高质量与 GAN 的速度结合起来。ADD 应运而生，它整合了两种方法的优势。通过将 GAN 的效率与扩散模型的卓越图像质量相结合，ADD 成功改变了图像生成，提供了一种平衡的方法，既能提高速度，又能提高质量。
扩散模型ADD 的工作原理
ADD 的工作原理ADD 通过三步过程结合了 GAN 和扩散模型的元素：
初始化：该过程从噪声图像开始，就像扩散模型中的初始状态一样。
初始化： 扩散过程： 对抗训练：