要點(diǎn):

1. 谷歌研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為UFOGen的擴(kuò)散模型變種，只需要一步就能生成高質(zhì)量的圖片。

2. UFOGen通過(guò)改變生成器的參數(shù)化方式和重構(gòu)損失函數(shù)的計(jì)算方式，理論上可以實(shí)現(xiàn)一步生成。

3. UFOGen的生成器和判別器都是由Stable Diffusion模型初始化，這樣可以最大限度地利用Stable Diffusion的內(nèi)部信息。

站長(zhǎng)之家（ChinaZ.com）11月20日 消息:近年來(lái)，擴(kuò)散模型在視覺(jué)創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用不斷增加，但是生成速度一直是一個(gè)問(wèn)題。然而，隨著技術(shù)的進(jìn)步，UFOGen模型的出現(xiàn)解決了這個(gè)問(wèn)題，它只需要一步就能生成高質(zhì)量的圖片。通過(guò)改變生成器的參數(shù)化方式和重構(gòu)損失函數(shù)的計(jì)算方式，UFOGen實(shí)現(xiàn)了一步生成的目標(biāo)。

論文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.09257.pdf

之前對(duì)擴(kuò)散模型生成速度的研究主要集中在兩個(gè)方向，一方面是利用更少的離散步數(shù)求解擴(kuò)散模型的采樣ODE，另一方面是利用知識(shí)蒸餾的方法將采樣路徑壓縮到更小的步數(shù)。然而，谷歌的研究團(tuán)隊(duì)在UFOGen模型中采用了一種全新的思路，通過(guò)改變生成器的參數(shù)化方式和重構(gòu)損失函數(shù)的計(jì)算方式來(lái)實(shí)現(xiàn)一步生成的目標(biāo)。

UFOGen模型是在擴(kuò)散模型和GAN混合模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。擴(kuò)散模型假設(shè)降噪分布是一個(gè)簡(jiǎn)單的高斯分布，但這種假設(shè)只在降噪步長(zhǎng)趨于0時(shí)成立，導(dǎo)致生成速度很慢。而UFOGen模型通過(guò)使用帶條件的GAN來(lái)模擬降噪分布，取較大的降噪步長(zhǎng)來(lái)減少步數(shù)，從而提高了生成速度。

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