183-A1.1｜高效文生图（高分辨图像，向量量化）；草图引导控制，肖像素描风格化；目标驱动蒸馏，非自回归生成+强化学习｜Wed

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Image Generation｜Efficient｜HR, Vector Quantization LinFusion: 1 GPU, 1 Minute, 16K Image LinFusion 2024-09-03｜NUS ｜⭐️ 🟡 http://arxiv.org/abs/2409.02097v1 https://lv-linfusion.github.io 概述 LinFusion是一种新的扩散模型， 旨在在高分辨率下提高文本到图像生成的效率和性能 。传统的扩散模型如Stable Diffusion（SD）在生成高分辨率图像时面临 丢失详细信息和计算资源的 严重挑战，这 主要归因于自注意机制的平方时间和内存开销 。为了解决这一问题，LinFusion采用了一种新的 线性注意机制，显著降低计算复杂性 ，同时保持图像质量。LinFusion通过 归一化和非因果推断 两大核心创新，提高了高分辨率图像生成的能力。通过 从预训练的Stable Diffusion模型中蒸馏知识，该模型能以更低的计算成本生成高质量的16K分辨 ………………………………