创建AI图像速度提高30倍：Dall-E 3和Stable Diffusion被抛在后面

Dall-E 或 Stable Diffusion 的魔力现在应该很熟悉了。从对场景的简要描述、内容和一两条评论中，或多或少地出现了一幅逼真的画面。幸运的是，这通常可以被认为是人工智能生成的作品，但它也达到了它的目的：我不必把狗放在冲浪板上，也不必把狐狸放在宇航员服里。只需点击几下即可获得所需的图像。

然而，在后台，这是一个计算密集型过程，由多次迭代、不断重复算法组成，最终到达所需的图像。然而，麻省理工学院的研究人员已经成功地省去了这些众多的中间步骤。相反，所描述的场景是在仅一步之后创建的。

这使得实现可比的结果成为可能，同时显着减少必要的计算能力或等待时间。同时，驱动称为“分配匹配蒸馏（DMD）”的系统所需的功率更少。

更形象地说：用于训练的图像被分解为更粗糙的区域。这决定了近似的图像构图，具体取决于拍摄对象。此外，还分析了各种图像元素的概率，以便最终获得连贯的场景。

最终，详细信息和复杂性降低，因此图像生成器变得更快。相同的硬件需要大约 100 毫秒，而不是每张图像 2 到 3 秒，即三十分之一。

如果仔细观察图像，可以清楚地看到细节的减少。背景略微模糊，图像元素可以重复。在某些情况下，这些图案看起来仍然要好得多，并且仍然更容易被识别为人工智能的整体作品，或者至少是人工的。另一个积极的影响。

除了狐狸宇航员之外，还可以在这里找到DMD模型的许多其他示例。

来源：IT时代网

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