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    新文生圖模型PIXART-δ:引入ControlNet,加速文本生成圖像生成

    2024年01月17日 18:02:59   來源:站長之家

      1月17日 消息:近年來,文本到圖像生成模型的需求不斷增長,但高質(zhì)量圖像的生成往往面臨資源密集型訓練和慢推理的挑戰(zhàn),制約了其實時應用。本文介紹了PIXART-δ,這是PIXART-α框架的先進版本,無縫整合了Latent Consistency Models(LCM)和定制的ControlNet模塊。

      PIXART-α以其高效的訓練和優(yōu)越的圖像生成質(zhì)量而聞名,為PIXART-δ提供了堅實的基礎。LCM加速推理過程,僅需在預訓練的Latent Diffusion Models(LDMs)上進行2∼4步操作即可生成高質(zhì)量樣本。這一改進使得PIXART-δ在A100GPU上實現(xiàn)了每秒0.5秒的驚人推理速度,相比PIXART-α提高了7倍。

      在將ControlNet引入PIXART-δ時,由于其原本是為UNet架構(gòu)設計的,當應用于基于Transformer的模型時,提出了一種新穎的ControlNet-Transformer架構(gòu)。該設計在Transformer的初始N個基本塊上選擇性地應用ControlNet結(jié)構(gòu),顯著提高了可控性和性能。

      訓練過程利用了Latent Consistency Distillation(LCD),這是原始Consistency Distillation(CD)算法的改進版本。通過算法1中的Classifier-Free Guidance(CFG)的PIXART-δ偽代碼,Teacher、Student和EMA Model(圖1中)充當ODE求解器的去噪器。創(chuàng)新的LCD算法通過FID和CLIP分數(shù)的評估展示了其有效性。

      PIXART-δ的訓練效率是一個重要亮點,成功在32GB GPU內(nèi)存限制下進行蒸餾過程,支持高達1024×1024的圖像分辨率。這種效率使得PIXART-δ能夠在普通消費級GPU上進行訓練,擴大了其可訪問性。

      在推理速度方面,PIXART-δ在不同硬件平臺上都優(yōu)于類似方法,如SDXL LCM-LoRA、PIXART-α和SDXL標準。僅需四個步驟,PIXART-δ在生成速度上保持領先地位,相比PIXART-α和SDXL標準所需的14和25步,展現(xiàn)了其高效性。

      引入ControlNet到PIXART-δ中涉及將原始零卷積替換為專為Transformer架構(gòu)定制的零線性層。ControlNet-Transformer設計在圖4(c)中展示,選擇性地將ControlNet應用于初始N個基本塊,實現(xiàn)了對可控性和整體性能的無縫整合。

      對ControlNet-Transformer進行的割除研究顯示了其卓越性能,展示了在不同場景下更快的收斂速度和改善的性能。復制塊的數(shù)量(N)發(fā)現(xiàn)對性能產(chǎn)生影響,對于大多數(shù)場景,N =1可以獲得令人滿意的結(jié)果,但在N增加的情況下在具有挑戰(zhàn)性的邊緣條件下性能得到改善。

      分析訓練步驟對ControlNet-Transformer(N =13)的影響,團隊觀察到快速收斂,特別是在提高輪廓邊緣質(zhì)量方面,尤其在處理人臉和身體的情況下尤為明顯。ControlNet-Transformer的效率和效果進一步強調(diào)了其在實時應用中的潛力。

      PIXART-δ代表了文本到圖像生成領域的重大進展,將Latent Consistency Models的加速采樣與ControlNet-Transformer的精確控制相結(jié)合。廣泛的實驗展示了PIXART-δ更快的采樣速度和ControlNet-Transformer在高分辨率和受控圖像生成方面的有效性。這一模型站在最前沿,為實時應用開辟了新的可能性。

      PIXART-α核心特色功能可以總結(jié)如下:

      1. **高級圖像處理技術(shù):** PIXART-α采用先進的圖像處理算法,能夠?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量、高清晰度的圖像處理,提高圖像的視覺效果。

      2. **實時性能:** 該技術(shù)具有快速的實時性能,能夠在實時應用中處理圖像,并在短時間內(nèi)生成優(yōu)質(zhì)結(jié)果。

      3. **低功耗設計:** PIXART-α注重能效,采用低功耗設計,適用于需要長時間運行的設備,有助于延長電池壽命。

      4. **多場景適應性:** 這一技術(shù)具有廣泛的適應性,可以在多種場景下應用,包括移動設備、攝像頭、智能家居等領域。

      5. **智能識別功能:** PIXART-α內(nèi)置智能識別功能,能夠識別圖像中的對象、場景等,提高圖像分析的準確性和效率。

      6. **支持多種圖像格式:** 該技術(shù)支持處理多種圖像格式,使其更具靈活性,能夠適應不同的圖像輸入源。

      7. **卓越的噪聲抑制:** PIXART-α集成了卓越的噪聲抑制技術(shù),有效提高圖像質(zhì)量,減少由于噪聲引起的視覺干擾。

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請謹慎對待。投資者據(jù)此操作,風險自擔。

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