Исследователи университета Цинхуа предлагают модели скрытого согласования (LCMs) следующее поколение моделей ИИ-генераторов после моделей латентного распространения (LDMs).

Университет Цинхуа представляет LCM следующее поколение ИИ-генераторов в мире моделей скрытого согласования

Модели латентной согласованности (LCMs) эффективно генерируют изображения высокого разрешения, непосредственно предсказывая решения увеличенного потока вероятности ODE в латентном пространстве. Этот метод позволяет избежать множества итераций, значительно сокращая вычислительную сложность и время генерации по сравнению с существующими моделями. LCMs выдают лучшие результаты в генерации изображений из текста, обеспечивая современную производительность при минимальном количестве шагов вывода, что делает их ценным средством для быстрой и высококачественной синтеза изображений.

Модели диффузии (DMs) преуспевают в генерации изображений, предлагая стабильность и лучшую оценку правдоподобия по сравнению с VAE и GAN. Модели латентной диффузии (LDMs), включая Стабильную Диффузию (SD), эффективны в высокоразрешной синтезе изображений из текста. Модели согласованности (CMs) вводят одношаговую генерацию для получения быстрых и высококачественных результатов и могут быть получены из предварительно обученных моделей диффузии или функционировать независимо. LCMs расширяют CMs, предсказывая решения увеличенного потока вероятности ODE для быстрой и высококачественной синтеза изображений. Были предложены различные техники, такие как решатели ОДУ и нейрооператоры, для ускорения DMs.

DMs, такие как SD, отличаются высоким временем генерации. Исследователи из Университета Цинхуа представили CMs для ускорения процесса, однако им требуется больше применений. Их исследование представляет LCMs, которые предсказывают решения увеличенного потока вероятности ODE в латентном пространстве, обеспечивая быстрый и высококачественный синтез изображений с минимальным количеством шагов. LCMs эффективно достигают современного уровня генерации изображений из текста, предлагая многообещающее решение для медленной генерации в моделях диффузии.

Их подход представляет LCMs как эффективные для высокоразрешной синтеза изображений с минимальным количеством шагов вывода. LCMs предсказывают решения увеличенного потока вероятности ODE в латентном пространстве, снижая необходимость в многочисленных итерациях и обеспечивая быструю и высококачественную выборку. Их исследование представляет метод Латентного Файн-тюнинга Согласованности (LCF) для адаптации кастомных наборов данных. LCMs демонстрируют современную генерацию изображений из текста с минимальным количеством шагов вывода на наборе данных LAION-5B-Aesthetics.

LCMs преуспевают в генерации изображений из текста, демонстрируя современные результаты при оценке на наборе данных LAION-5B-Aesthetics. Их метод представляет LCF и демонстрирует его эффективность на двух пользовательских наборах данных: Pokemon и Simpsons. LCMs, fine-tuned с использованием LCF, могут быстро генерировать изображения с уникальными стилями всего за несколько шагов, подчеркивая эффективность метода в персонализированном синтезе изображений.

В заключение, LCMs предлагают мощный метод высокоразрешающего синтеза изображений с эффективным выводом в небольшом количестве шагов, достигая современных результатов в генерации изображений из текста. Исследователи вводят LCF для адаптации LCMs к настраиваемым наборам данных изображений, успешно создавая изображения с индивидуальными стилями в минимальное количество шагов. Обширные эксперименты на наборе данных LAION-5B-Aesthetics демонстрируют высокую производительность LCMs, подчеркивая их потенциал для различных задач по генерации изображений. В будущем планируется расширение применений LCMs и их возможностей в различных областях генерации изображений.

Дальнейшие исследования могут исследовать более широкие применения LCMs в синтезе и манипуляции изображениями. Исследование LCMs в области видео и синтеза трехмерных изображений имеет потенциал. Комбинирование LCMs с генеративными моделями, такими как GANs или VAEs, может увеличить их гибкость. Исследования пользователей, сравнивая изображения, сгенерированные LCM, с передовыми методами, могут предоставить инсайты по улучшению модели и оценке воспринимаемого качества и реализма.