人工智能

速度与质量的碰撞：对抗扩散蒸馏 (ADD) 如何彻底改变图像生成

发布时间

1年前

2024 年 7 月 15 日

阿萨德·阿巴斯博士

DigiOps与人工智能给许多领域带来了深刻的变化，其中一个影响最为明显的领域就是图像生成。这项技术已经从生成简单的像素化图像发展到创建高度精细和逼真的视觉效果。最新和最令人兴奋的进步之一是对抗扩散蒸馏（ADD），一种兼具速度与质量的图像生成技术。

ADD 的发展经历了几个关键阶段。最初，图像生成方法非常基础，而且结果往往不令人满意。生成对抗网络（GAN）取得了显著的进步，使得使用双网络方法创建逼真的图像成为可能。然而，GAN 需要大量的计算资源和时间，这限制了它们的实际应用。

扩散模型代表了另一项重大进步。它们迭代地从随机噪声中提炼图像，从而产生高质量的输出，尽管速度较慢。主要的挑战是找到一种方法将扩散模型的高质量与 GAN 的速度结合起来。ADD 成为了解决方案，它整合了两种方法的优势。通过将 GAN 的效率与扩散模型的卓越图像质量相结合，ADD 成功地改变了图像生成，提供了一种平衡的方法，既能提高速度，又能提高质量。

ADD 的工作原理

ADD 通过三步过程结合了 GAN 和扩散模型的元素：

初始化： 该过程从噪声图像开始，就像扩散模型中的初始状态一样。

扩散过程： 噪声图像会发生变化，逐渐变得更加结构化和详细。ADD 通过提取必要步骤来加速这一过程，与传统扩散模型相比，减少了所需的迭代次数。

对抗训练： 在整个扩散过程中，鉴别器网络会评估生成的图像并向生成器提供反馈。此对抗组件可确保图像的质量和真实感得到改善。

分数提炼和对抗性损失

在 ADD 中，分数蒸馏和对抗性损失这两个关键组件在快速生成高质量逼真的图像方面发挥着重要作用。以下是有关这两个组件的详细信息。

分数提炼

分数蒸馏是为了在整个生成过程中保持图像的高质量。我们可以将其视为将知识从超级智能的教师模型转移到更高效的学生模型。这种转移确保学生模型创建的图像与教师模型生成的图像的质量和细节相匹配。

通过这种方式，分数蒸馏可以让学生模型以更少的步骤生成高质量的图像，同时保持出色的细节和保真度。步骤的减少使流程更快、更高效，这对于游戏或医学成像等实时应用至关重要。此外，它还能确保不同场景的一致性和可靠性，这对于科学研究和医疗保健等领域至关重要，因为这些领域必须提供精确可靠的图像。

对抗性损失

对抗性损失通过使生成的图像看起来非常逼真来提高图像的质量。它通过结合鉴别器网络（一种检查图像并向生成器提供反馈的质量控制）来实现这一点。

这种反馈回路促使生成器生成非常逼真的图像，以至于可以欺骗鉴别器认为它们是真实的。这种持续的挑战促使生成器提高其性能，从而随着时间的推移产生越来越好的图像质量。这在创意行业尤其重要，因为视觉真实性至关重要。

即使在扩散过程中使用较少的步骤，对抗性损失也能确保图像不会损失质量。鉴别器的反馈可帮助生成器专注于高效创建高质量图像，即使在低步长生成场景中也能保证出色的结果。

ADD 的优势

扩散模型和对抗性训练的结合有几个显著的优势：

速度： ADD 减少了所需的迭代次数，加快了图像生成过程，同时不影响质量。

质量： 对抗性训练确保生成的图像高质量且高度逼真。

高效： 通过利用扩散模型和 GAN 的优势，ADD 优化了计算资源，使图像生成更加高效。

案例研究：OpenAI 的 DALL-E 2

ADD 最突出的例子之一是 OpenAI 的达尔-E 2，一种先进的图像生成模型，可根据文本描述创建详细的图像。DALL-E 2 采用 ADD 以惊人的速度生成高质量图像，展示了该技术生成富有创意和视觉吸引力的内容的潜力。

由于集成了 ADD，DALL-E 2 的图像质量和连贯性较其前代产品有了显著提高。该模型能够理解和解释复杂的文本输入，并且具有快速的图像生成能力，使其成为从艺术和设计到内容创作和教育等各种应用的强大工具。

对比分析

将 ADD 与其他几步方法（如 GAN 和潜在一致性模型突出了其独特的优势。传统 GAN 虽然有效，但需要大量的计算资源和时间，而潜在一致性模型简化了生成过程，但往往会损害图像质量。ADD 整合了扩散模型和对抗训练的优势，在单步合成中实现了卓越的性能，并仅用四步即可收敛到最先进的扩散模型（如 SDXL）。

ADD 最具创新性的方面之一是它能够实现单步实时图像合成。通过大幅减少图像生成所需的迭代次数，ADD 能够近乎即时地创建高质量的视觉效果。这项创新在需要快速生成图像的领域尤其有价值，例如虚拟现实、游戏和实时内容创建。