CVPR 2024 | MIT发布DistriFusion技术，图像生成实现6倍加速！

主要观点总结

文章介绍了使用扩散模型生成高分辨率图像的挑战，以及MIT提出的DistriFusion方法来解决这个问题。DistriFusion能在多个设备上并行运行扩散模型，减少单样本生成的延迟，同时保持图像质量。文章还介绍了DistriFusion的方法、效果、局限性和结论。

关键观点总结

关键观点1: 扩散模型生成高分辨率图像的挑战

由于计算成本巨大，导致交互应用的延迟过长，使用扩散模型生成高分辨率图像仍然是一个挑战。

关键观点2: DistriFusion方法的介绍

DistriFusion是能在多个设备上并行运行扩散模型的方法，通过基于patch parallelism的技术，利用多个GPU来加速扩散模型推理，而不会牺牲图像质量。

关键观点3: DistriFusion的效果

在StableDiffusion XL上，DistriFusion在8个NVIDIA A100 GPU上实现了高达6.1倍的加速，同时保持视觉保真度。

关键观点4: DistriFusion的局限性

完全隐藏通信开销在计算中，NVLink是使DistriFusion加速最大化的关键。此外，对于低分辨率图像的加速效果有限，高级编译器将有助于利用这些设备并取得更好的加速效果。

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ AI生成未来 ” 扩散模型能够生成高质量图像，然而，由于计算成本巨大，导致交互应用的延迟过长，因此使用扩散模型生成高分辨率图像仍然是一个挑战。 MIT提出了DistriFusion是能在多个设备上并行运行扩散模型的方法，以减少单样本生成的延迟，而不会损害图像质量。方法基于patch parallelism，它将图像分成多个patch，每个patch分配给不同的设备。是一种无需训练的算法，可利用多个 GPU 来加速扩散模型推理，而不会牺牲图像质量。 设置：SDXL 配备50 Euler拉采样器，分辨率为1280×1920。延迟是在 A100上测量的。 相关链接 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.19481 代码地址：https://github.com/mit-han-lab/distrifuser 项目地址：https://hanlab.mit.edu/projects/distrifusion 论文阅读 DistriFusion:高分辨率扩散模型的分布式并行推理 摘要 扩散模型在合成高质量图 ………………………………