划重点:
- 通过优化采样计划提升生成模型效率和质量
- 可适用于多种数据合成基准测试,包括图像、视频等
- 用户友好的插拔式优化计划应用,提升生成过程中的稳定性和质量
站长之家(ChinaZ.com)4月26日 消息:在深度学习领域,扩散模型(DMs)作为生成建模的前沿方法已经得到广泛应用。然而,DMs 的一个关键缺点是其较慢的采样速度,这主要是由于需要通过大型神经网络进行多次顺序函数评估。
本文提出了一种名为 "步调齐整(Align Your Steps)" 的全新方法,旨在为 DMs 优化采样计划,从而实现高质量输出。该技术适用于SD1.5和SDXL,低步数的同时保持高质量结果。通过利用随机微积分方法,针对不同的求解器、训练的 DMs 和数据集找到最佳的采样计划。在多个图像、视频以及二维数据合成基准测试中,优化计划几乎在所有实验中优于先前手工制定的计划。这一方法展示了采样计划优化的潜力,特别是在少步骤合成领域。
通过严格的定量实验,发现优化计划在标准图像生成基准测试中显著提升图像质量,无论使用哪种流行的采样器都能得到一致的改进。此外,研究还针对文本到图像模型进行了用户研究,结果显示使用优化计划生成的图像更受欢迎。
下面展示了一些文本到图像的例子,对比展示了使用优化计划与实践中使用的两种最流行计划(EDM 和 Time-Uniform)的效果。
此外,在视频生成方面进行了研究,发现使用优化计划可以在视频生成过程中产生更加稳定的视频,减少随时间推移的颜色失真。
产品入口:https://top.aibase.com/tool/align-your-steps
在线colab:https://colab.research.google.com/drive/1cIwbbO4HRP1aUQ8WcbQBaT8p3868k7BC?usp=sharing
适用于SDXL的ComfyUI工作流:https://openart.ai/workflows/KrmAPmuIWMzztrE7Qkrc
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