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关于人工智能:OpenAI-终结扩散模型-的-Consistency-Model-是什么又跟-AIGC-和-AI4S-有什么关系

最近,OpenAI“低调公布”了图像生成畛域的一项工作 —— Consistency Model。 作者包含 AI 届当红 Star 宋飏,以及“GPT 之父”、OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever。

当下的图像生成畛域非常炽热,不仅涌现出大量的翻新算法,也呈现了像 Midjourney、Stable Diffusion 这样极富冲击力的我的项目,还催生了 AIGC(AI generated content)这一行业新赛道。值得关注的是,这些我的项目背地,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,也限度了它们在实时利用场景中的施展空间。

OpenAI 的这个工作,被评估是“扩散模型的终结”。

让咱们来看一些 Consistency Models 论文中应用一致性模型解决的图像:

                右边:灰度图像;两头:上色后的图像;左边:实在场景图像
  右边:降采样图像(32x32);两头:全分辨率图像(256x256);左边:实在场景图像(256x256)
                    右边:用户提供的笔画输出;左边:笔画疏导的生成图像

咱们将试着返璞归真,用一个简略的数据集和间接可运行的代码,阐明 Consistency Models 的一些相干的背地技术,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 又有着怎么千头万绪的分割?欢送你点进 notebook、探个到底。你无需放心环境配置和依赖问题,仅须要专一于学习自身。依附 收费的 2 核 4G 计算资源,你能够在平台上间接运行和批改代码。

Notebook 链接:https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1301

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