最近,OpenAI “低调发布”了图像生成领域的一项工作 —— Consistency Model。 作者包括 AI 届当红 Star 宋飏,以及 “GPT 之父”、OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever。
当下的图像生成领域十分火热,不仅涌现出大量的创新算法,也出现了像 Midjourney、Stable Diffusion 这样极富冲击力的项目,还催生了AIGC(AI generated content)这一行业新赛道。值得关注的是,这些项目背后,扩散模型(diffusion model) 起到了很大的作用。然而,通常扩散模型依赖迭代生成过程,导致采样速度较慢,也限制了它们在实时应用场景中的发挥空间。
OpenAI 的这个工作,被评价是“扩散模型的终结”。
让我们来看一些 Consistency Models 论文中使用一致性模型处理的图像:
左边:灰度图像;中间:上色后的图像;右边:真实场景图像
左边:降采样图像(32x32);中间:全分辨率图像(256x256);右边:真实场景图像(256x256)
左边:用户提供的笔画输入;右边:笔画引导的生成图像
我们将试着返璞归真,用一个简单的数据集和直接可运行的代码,说明 Consistency Models 的一些相关的背后技术,并进一步介绍其原理。
那么,Consistency Model 真是扩散模型的终结吗?它与 AI for Science 又有着怎样千丝万缕的联系?欢迎你点进notebook、探个究竟。你无需担心环境配置和依赖问题,仅需要专注于学习本身。依靠免费的 2 核 4G 计算资源,你可以在平台上直接运行和修改代码。
Notebook链接:OpenAI“终结扩散模型”的Consistency Model是什么,又跟AIGC和AI4S有什么关系Image Generation,Stable Diffusion,Consistency Modelhttps://nb.bohrium.dp.tech/detail/1301?utm_source=csdn文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-530010.html
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