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阿里云人工智能平臺 PAI 擴散模型加速采樣算法論文入選 CIKM 2023
來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2023-10-23 14:21:01   瀏覽:9089次  

導讀:近日CIKM 2023上,阿里云人工智能平臺PAI和華東師范大學(xué)陳岑副教授團隊主導的擴散模型加速采樣算法論文《Optimal Linear Subspace Search: Learning to Construct Fast and High-Quality Schedulers for Diffusion Models》入...

近日CIKM 2023上,阿里云人工智能平臺PAI和華東師范大學(xué)陳岑副教授團隊主導的擴散模型加速采樣算法論文《Optimal Linear Subspace Search: Learning to Construct Fast and High-Quality Schedulers for Diffusion Models》入眩論文提出了OLSS (Optimal Linear Subspace Search) 算法,這是一種針對擴散模型的采樣加速算法。論文通過(guò)對擴散模型加速算法的本質(zhì)被建模成線(xiàn)性子空間的擴張過(guò)程,給出了目前方法的統一分析,并基于此設計了新的加速算法,大幅度提升了擴散模型的生成速度。

CIKM是人工智能領(lǐng)域的頂級國際會(huì )議,會(huì )議的目的是確定未來(lái)知識和信息系統發(fā)展面臨的挑戰性問(wèn)題,并通過(guò)征集和審查高質(zhì)量的應用和理論研究成果來(lái)塑造未來(lái)的研究方向,在學(xué)術(shù)和工業(yè)界都有巨大的影響力。此次入選意味著(zhù)阿里云人工智能平臺 PAI自研的擴散模型算法和框架達到了全球業(yè)界先進(jìn)水平,獲得了國際學(xué)者的認可,展現了中國人工智能技術(shù)創(chuàng )新在國際上的競爭力。

擴散模型在圖像生成領(lǐng)域的成功我們有目共睹。從 Latent Diffusion 到 Stable Diffusion,從驚艷的 Midjourney 到百花齊放的 Diffusion 開(kāi)源社區,擴散模型目前已然成為 AIGC 行業(yè)的最熱門(mén)研究方向之一。

阿里云人工智能平臺 PAI 擴散模型加速采樣算法論文入選 CIKM 2023

圖 1:擴散模型的精美生成效果

然而,擴散模型生成精美圖像的代價(jià)是高昂的計算資源需求。與基于生成對抗網(wǎng)絡(luò )的方法不同,擴散模型的生成過(guò)程是迭代式的,因此需要多次調用模型,逐步消除圖像中的噪聲,F有的一些加速算法通過(guò)設計“調度機”,構造完整生成過(guò)程的近似過(guò)程,減少迭代步數,提高生成速度。

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圖 2:調度機算法構造的短步數近似過(guò)程

根據論文中的分析,調度機構造的近似過(guò)程本質(zhì)上是線(xiàn)性子空間的擴張過(guò)程,論文中也給出了其中的幾何解釋?zhuān)珼DIM 算法在二維線(xiàn)性子空間中尋找近似解,而論文中提出的 OLSS 算法旨在更高維的線(xiàn)性子空間中求解。

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圖 3:OLSS 算法的直觀(guān)幾何解釋

此外,OLSS 還使用一個(gè)路徑規劃算法進(jìn)一步提升精度,在同等步數下,實(shí)現了更高的圖像質(zhì)量。

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圖 4:OLSS 算法與其他方法生成的圖像對比

目前,阿里云人工智能平臺 PAI已經(jīng)上線(xiàn)了多種擴散模型的應用,例如快速部署AIGC Stable Diffusion SDWebUI繪畫(huà)的AI-Web應用及快速推理等。用戶(hù)可以登錄阿里云官網(wǎng)領(lǐng)取免費試用資源,快速體驗。

論文信息

論文標題:Optimal Linear Subspace Search: Learning to Construct Fast and High-Quality Schedulers for Diffusion Models

論文作者:段忠杰、汪誠愚、陳岑、黃竣錢(qián)衛寧

論文pdf鏈接:https://arxiv.org/abs/2305.14677

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