消费级GPU可用，文本转图像开源新模型Stable Diffusion生成宇宙变迁大片 机器之心报道 编辑：小舟Stable Diffusion 模型无需预处理和后处理，几秒钟内就能创造出令人惊叹的艺术图像。 根据文本生成图像是近来大火的一个研究方向。无论是英伟达的 GauGAN，还是 OpenAI 的 DALL·E，都获得了令人印象深刻的结果。但这些模型都是参数量过亿的超大模型，普通的消费级 GPU 根本无法支持。 现在，来自慕尼黑大学和 Runway 的研究者基于其 CVPR 2022 的论文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》，并与 Eleuther AI、LAION 等团队合作，共同开发了一种可在消费级 GPU 上运行的文本转图像模型 Stable Diffusion，目前项目代码已开源。 代码地址：https://github.com/CompVis/stable-diffusion Stable Diffusion 模型是首个在 4000 个 A100 Ezra-1 AI 超大集群上进行训练的文本转图像模型。在测试方面，研究团队已经和 10000 多名 beta测试用户一起大规模测试该模型，每天可创建 170 万张图像。该研究后续还将发布该模型输出的开放合成数据集。 Stable Diffusion 可以在消费级 GPU 上的 10 GB VRAM 下运行，并在几秒钟内生成 512x512 像素的图像，无需预处理和后处理，这是速度和质量上的突破。 有网友使用 Stable Diffusion 模型的 beta 试用版模拟了世界的发展过程，效果非常震撼。 包括宇宙的演变： 生物的进化： 人类文明的发展： ? 论文方法 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf 该研究试图利用扩散模型实现文字转图像。尽管扩散模型允许通过对相应的损失项进行欠采样（undersampling）来忽略感知上不相关的细节，但它们仍然需要在像素空间中进行昂贵的函数评估，这会导致对计算时间和能源资源的巨大需求。该研究通过将压缩与生成学习阶段显式分离来规避这个问题，最终降低了训练扩散模型对高分辨率图像合成的计算需求。 该研究使用一个自动编码模型学习一种空间，该空间在感知上与图像空间等效，却能显著降低计算复杂度。 这种方法提供了几个优点： 通过离开高维图像空间获得计算效率更高的 DM，因为采样是在低维空间上执行的；利用从其 UNet 架构继承的 DM 的归纳偏置，使得模型对具有空间结构的数据特别有效，减轻了先前方法对所需压缩级别的要求；获得了通用压缩模型，其潜在空间可用于训练多个生成模型，也可用于其他下游应用，例如单图像 CLIP 引导合成。 感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究细节。 参考链接：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-announcement 「WAIC 2022 · AI 开发者日」重磅登场 2021 图灵奖得主、中外院士领衔 40+ 重磅嘉宾，开发者论坛、技术 Workshop、云帆奖、黑客马拉松 4 大精彩版块…… 9 月 3 日，「WAIC 2022 · AI 开发者日」将重磅登场， 以「 AI 开发者所真正关注的」为主题，集中展示本年度人工智能领域最前沿技术成果和最新实践应用进展，为开发者呈现一场集学习、实战、社交为一体的技术嘉年华。 AI 开发者论坛观众报名已经开启，扫描下图二维码即刻报名。?? ?THE END转载请联系本公众号获得授权投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com