MIT-Wissenschaftler haben gerade herausgefunden, wie man die beliebtesten KI-Bildgeneratoren 30 Mal schneller machen kann

Create a digital drawing in the lighthearted, playful, and vividly colored style evocative of early 20th century animation. Illustrate an image that encapsulates the concept of an AI image generator being made 30 times faster by MIT scientists using 'Distribution Matching Distillation' technique. Incorporate a metaphorical representation of a 100-stage process being condensed into one single step. Also include diffusion models being rapidly taught using DMD. The image should also hint at the reduction of image-generation time and computational power. The illustration should be in a 3:2 aspect ratio.

Wissenschaftler des MIT haben eine Technik namens “Distribution Matching Distillation” (DMD) entwickelt, die gängige KI-Bildgeneratoren beschleunigt, indem sie einen 100-stufigen Prozess auf einen Schritt zusammenfasst. Diese Methode führt zu kleineren und schnelleren KI-Modellen bei gleichbleibender Bildqualität. Der neue Ansatz reduziert die Berechnungszeit um das 30-fache und erhält oder übertrifft die Qualität der generierten visuellen Inhalte. Diffusionsmodelle wie DALL-E 3 und Stable Diffusion werden neuen KI-Modellen mit DMD beigebracht. Diese Modelle erzeugen Bilder, indem sie Zufallsbilder mit Rauschen kodieren und das Rauschen dann in einem mehrstufigen Prozess beseitigen. Durch die Anwendung von DMD auf ein neues Modell konnten die Wissenschaftler die Bilderzeugungszeit von 2,59 Sekunden auf 90 Millisekunden reduzieren, was einer 28,8-fachen Beschleunigung entspricht. DMD besteht aus zwei Komponenten: “Regressionsverlust,” der die Bilder auf der Grundlage der Ähnlichkeit ordnet, und “Verteilungsabgleichsverlust,” der die Fremdartigkeit der erzeugten Bilder minimiert. Dieser Durchbruch reduziert die Rechenleistung drastisch und beschleunigt den Bilderzeugungsprozess, was für Branchen, die eine schnelle und effiziente Inhaltserstellung benötigen, von Vorteil ist.

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