Meta发表一篇新论文：Imagine Flash：利用逆向蒸馏加速Emu扩散模型
Imagine Flash是一个创新的加速扩散模型框架，旨在提高生成图像的速度和质量。
解决的问题
Imagine Flash 主要解决了以下几个问题：
- 高质量图像生成的效率问题：传统的扩散模型虽然能生成高质量图像，但生成过程通常需要多步骤，导致生成速度慢，不适用于需要快速响应的应用场景。
- 训练与推断差异大：在传统模型中，训练过程和推断（生成）过程往往存在差异，这会影响最终生成图像的质量和一致性。
- 在极少步骤下维持图像质量：在极少的步骤内生成高质量的图像通常很难，特别是在需要保持图像细节和复杂条件约束时。
“Imagine Flash” 在提升图像生成效率和质量方面表现出色
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生成速度：通过精简生成步骤至仅1至3步，”Imagine Flash” 显著减少了生成高质量图像所需的时间，从而加快了图像的产出速度。这一改进使得模型在保持高输出质量的同时，大幅提升了推理速度。
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