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2024-03-30 13:45:24
人工知能を使用して画像を生成しようとしたことがあるなら、画像の作成に時間がかかることに間違いなく気づいているでしょう。 バックグラウンドプロセスの複雑さを考慮すると、これは受け入れなければならない事実なのでしょうか? それとも、別の方法でより高速に実行できるのでしょうか? おそらくそれが、マサチューセッツ工科大学 (MIT) と Adobe Research の専門家が研究に着手する前に自問した疑問だったのでしょう。
最後に、彼らはこの問題に対する潜在的な解決策を開発しました。 新しい非常に高速な画像生成方法 最終品質への影響を最小限に抑えます。 この技術を使用すると、1 秒あたり最大 20 枚もの画像を生成することができます。 詳細をもたらします テックスポットマガジン。
DMS と安定拡散の比較
既存の AI アルゴリズムは通常、拡散として知られるプロセスを使用します。 その過程で、作成されたイメージは徐々に洗練され、いくつかのステップを経て、課題に可能な限り一致する最終的な形式が作成されます。 専門家によると、この方法は非常に高品質の結果を生成できますが、最大数十のパスが必要です。
そこで、MIT と Adobe Research の専門家が協力して新しい技術を考案しました。 分布一致蒸留 (DMD)。 これは、主に画像生成プロセス全体を 1 つのステップに減らすという点で、いくつかのステップで構成される既存の拡散とは異なります。
新しいモデルは、従来のモデルと同等の画像を生成できますが、桁違いに高速です。 Stable Diffusion 1.5 と DMD が対峙している次のビデオから、ご自身で判断してください。 1 枚の画像を作成するのにかかる時間は、安定拡散では 1.4 ～ 1.5 秒ですが、DMD ではわずか 0.05 秒です。 したがって、新しい方法は最大 30 倍高速になります。
速いが妥協もある
客観的に言えば、新しいモデルによって生成されたイメージは、次のとおりであると言わざるを得ません。 彼らには一定の留保があり、時には一定の妥協が見られることもあります 品質とスピードの間で。 一方、ほとんどの一般ユーザーにとっては、満足できるものであると言えます。
新しい画像生成方法についてウェブ上で イメージが作成されたプロンプトなど、2 つのモデルの違いの例をさらに見つけることができます。 ただし、どのアルゴリズムがより良い結果を生み出すかはお客様の判断に委ねられます。
それを付け加えることはまだ残っています DMD は最初のワンステップ手法ではありません、AIを使用して画像を生成するように設計されました。 Stability AI は、リアルタイム 1 Mpx 画像を生成する Adversarial Diffusion Distillation (ADD) として知られる技術を開発しました。 彼女は ADD を使用して SDXL Turbo モデルをトレーニングし、単一の Nvidia A100 AI GPU アクセラレータで 207 ミリ秒の画像生成速度を達成しました。
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