韓國科學(xué)團隊近日研發(fā)了名為 KOALA 的新型人工智能圖像生成模型,大幅降低了對硬件的需求,而且可以在 2 秒內(nèi)生成高質(zhì)量圖片。
該模型的關(guān)鍵在于采用了“知識蒸餾”(knowledge distillation)的新技術(shù),極大地壓縮了開源圖像生成工具 Stable Diffusion XL 的大小。
Stable Diffusion XL 目前共有 25.6 億個參數(shù),而韓國科學(xué)團隊利用“知識蒸餾”技術(shù),可以將參數(shù)減少到 7 億個。
因此 KOALA 模型不需要高端圖形處理器和復(fù)雜的設(shè)備就能流暢運行,只需要 8GB 內(nèi)存就能生成圖片,而且生成時間縮短到 2 秒內(nèi)。
從本質(zhì)上講,知識蒸餾技術(shù)可以在不影響質(zhì)量和性能的前提下,將大型模型中的信息篩選到小型模型中。這樣,較小的模型就能更快地生成高質(zhì)量的圖像。
根據(jù)團隊測試結(jié)果,以相同的“a picture of an astronaut reading a book under the moon on Mars”(一張宇航員在火星衛(wèi)星下看書的圖片)提示詞,KOALA 模型生成時間為 1.6 秒,而 OpenAI 的 DALL-E 3 模型需要 13.7 秒,DALL-E 2 模型需要 12.3 秒。
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