AIGC 文生图系统：扩散模型推理速度优化 大家好！今天我们来深入探讨 AIGC 文生图系统中，如何优化扩散模型的推理速度。扩散模型，特别是 Stable Diffusion 等，在图像生成领域取得了显著成果，但其计算密集型特性也带来了推理速度的挑战。我们将从算法层面、硬件加速、模型优化等方面，系统地分析并提供相应的优化方案。 1. 扩散模型推理过程回顾 在深入优化之前，我们先回顾一下扩散模型的推理过程（也称为采样过程或解码过程）。扩散模型的核心思想是通过逐步添加噪声将图像转化为纯噪声，然后学习一个逆过程，从噪声中逐步恢复图像。 扩散模型的推理过程主要包含以下几个步骤： 初始化： 从标准正态分布中采样一个随机噪声图像 x_T，作为推理的起点。 迭代降噪： 循环执行以下步骤 T 次（T 为预定义的步数）： 预测噪声：利用神经网络（通常是 U-Net 结构）预测当前图像 x_t 中的噪声 ϵ_θ(x_t, t)，其中 t 表示当前时间步。 更新图像：根据预测的噪声，利用预定义的扩散过程公式更新图像 x_{t-1}。常见的更新公式基于 DDPM (Denoising Diffusion Pr …
AI 文生图模型人物结构扭曲的正则化与训练改进方法
AI 文生图模型人物结构扭曲的正则化与训练改进方法 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个在 AI 文生图领域，特别是人物生成中非常常见且棘手的问题：人物结构扭曲。我们将深入研究导致这一问题的原因，并提供一系列正则化和训练改进方法，帮助大家打造更逼真、结构更合理的人物图像。 一、问题根源：为何人物结构容易扭曲？ AI 文生图模型，例如 Stable Diffusion, DALL-E 2, Midjourney 等，通常基于扩散模型或自回归模型。它们通过学习大量图像数据中的模式来生成新的图像。然而，在人物生成方面，这些模型常常面临以下挑战： 数据偏差： 训练数据集中可能存在偏差，例如人物姿势、体型、服饰等分布不均匀。模型在学习过程中会过度拟合这些偏差，导致生成的人物结构不符合实际。 缺乏结构化知识： 传统的生成模型往往缺乏对人体结构的先验知识。它们只是单纯地学习像素之间的关系，而忽略了人体骨骼、肌肉、关节等内在结构。 全局一致性不足： 模型在生成图像时，可能只关注局部细节，而忽略了全局一致性。这会导致人物的各个部位比例失调，出现扭曲。 扩散模型的固有特性： 扩散模型通过逐步去噪的方式生成 …