单步图像生成！Adobe提出将Diffusion Models 蒸馏到 GANs中的新方法Difusion2GAN！

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关注 「 AIWalker 」 并 星标 从此AI不迷路 来源于 AI妙妙房 ，作者 妙妙房 计算机视觉最新论文 今日论文推荐 论文名：Distilling Difusion Models intoConditional GANs 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.05967.pdf 导读 扩散模型已经在诸如LAION等具有挑战性的 数据集上展示了前所未有的图像生成质量。然而，生成高质量结果需要 数十或数百次采样步骤。因此，大多数现有的基于扩散的图像生成模型， 如DALL·E 2、Imagen和Stable Diffusion，往往面 临高延迟问题，超过10秒，限制了实时交互。如果我们的模型只需要一次推 理步骤，不仅将极大地提升文本到图像生成的用户体验，而且还能扩展其 在3D和视频应用中的潜力。 但我们如何构建一个一步法的文本到图像模型呢？ 一个简单的解决方案是从头开始训练一个一步模型。例如，我们可以 训练一个生成对抗网络，它在简单领域 ………………………………