IT之家 3 月 27 日消息,主流文生图模型固然已经能生成非常逼真的图片,但通常渲染时间非常缓慢。麻省理工大学携手 Adobe 公司近日研发了 DMD 方法,在尽量不影响图像质量的情况下,加快图像生成速度。

DMD 技术的全称是 Distribution Matching Distillation,将多步扩散模型简化为一步图像生成解决方案。

团队表示:“我们的核心理念是训练两个扩散(diffusion)模型,不仅能预估目标真实分布(real distribution)的得分函数,还能估计假分布(fake distribution)的得分函数。”

研究人员称,他们的模型可以在现代 GPU 硬件上每秒生成 20 幅图像。在上面的视频短片重点介绍了 DMD 与 Stable Diffusion 1.5 相比的图像生成能力。标清每幅图像 Stable Diffusion 1.5 需要 1.4 秒,而 DMD 只需几分之一秒就能生成类似的图像。

IT之家附上参考地址

  • One-step Diffusion with Distribution Matching Distillation

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