谢赛宁新论文让AI生图像更高效
- 量子位
- 2024-10-16 20:14:48
谢赛宁新论文让AI生图像更高效
让AI生成图像更轻松、更高效的表示方法来了！
最近，谢赛宁团队提出了一种名为REPA(表示对齐)的新方法，可以大幅提升AI生成图像的效率和质量。
传统的扩散模型在生成高质量图像时，需要从头开始学习图像的各种特征表示，这个过程往往很费劲。而REPA的巧妙之处在于：它可以利用已经训练好的视觉模型的知识，来指导扩散模型更快更好地学习。
具体来说，REPA会让扩散模型的中间表示去“模仿”那些训练有素的视觉模型的表示。这样一来，扩散模型就可以站在巨人的肩膀上，迅速掌握图像的语义信息，从而更专注于生成高质量的细节。
实验结果非常令人惊喜：使用REPA后，原本需要700万步才能达到的图像生成效果，现在只需40万步就能实现，训练速度提升了17.5倍！最终生成的图像质量也有了显著提升。（图2）
这项研究有望加速各种生成式AI应用的发展。不过研究人员表示，目前REPA还处于初步阶段，未来还有很大的提升空间。
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让AI生成图像更轻松、更高效的表示方法来了！
最近，谢赛宁团队提出了一种名为REPA(表示对齐)的新方法，可以大幅提升AI生成图像的效率和质量。
传统的扩散模型在生成高质量图像时，需要从头开始学习图像的各种特征表示，这个过程往往很费劲。而REPA的巧妙之处在于：它可以利用已经训练好的视觉模型的知识，来指导扩散模型更快更好地学习。
具体来说，REPA会让扩散模型的中间表示去“模仿”那些训练有素的视觉模型的表示。这样一来，扩散模型就可以站在巨人的肩膀上，迅速掌握图像的语义信息，从而更专注于生成高质量的细节。
实验结果非常令人惊喜：使用REPA后，原本需要700万步才能达到的图像生成效果，现在只需40万步就能实现，训练速度提升了17.5倍！最终生成的图像质量也有了显著提升。（图2）
这项研究有望加速各种生成式AI应用的发展。不过研究人员表示，目前REPA还处于初步阶段，未来还有很大的提升空间。
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