Meta 如何将 AI 图片大规模转制成动画

主要观点总结

本文介绍了Meta AI的动画功能如何大规模部署和运行的挑战及解决方案。通过优化图像生成动画任务的延迟、减半浮点精度、改进时间注意力扩展、利用DPM-Solver减少采样步骤、结合指导蒸馏和逐步蒸馏、PyTorch优化等方式进行模型优化。之后面临如何大规模运行模型以支持全球流量等挑战，通过流量管理系统、优化重试和指数退避等方式减少系统中的错误数量，最终实现了高效、大规模运行的部署模型。

关键观点总结

关键观点1: Meta AI的动画功能部署挑战

推出动画功能前需优化模型，解决大规模部署和运行时的速度、流量管理、GPU资源利用等问题。

关键观点2: 模型优化技术

通过优化图像生成动画任务的延迟、改进时间注意力扩展、利用DPM-Solver等实现模型性能提升。

关键观点3: 流量管理系统的应用

通过流量管理系统减少请求与请求者之间的延迟，确保动画请求尽快交付。

关键观点4: 系统优化的挑战与解决方案

面临系统峰值时的级联问题，通过优化重试设置、增加边际执行延迟、指数退避等方式减少错误数量。

关键观点5: 成果与展望

最终实现了高效、大规模运行的部署模型，为未来的AI应用提供了有力的技术支持。

文章预览

作者 | Gaurav Sharma 译者 | 王强 策划 | 褚杏娟 我们推出 Meta AI 的目的是让人们以新的方式提高工作效率，并通过生成式人工智能（GenAI） 释放创造力。但 GenAI 也面临着规模化方面的挑战。在 Meta 部署新的 GenAI 技术时，我们还在努力尽可能快速高效地向人们提供这些服务。 Meta AI 的动画制作功能让人们可以用一幅 AI 生成的图像来生成一段简短的动画，这一功能就在规模化方面带来了独特的挑战。为了大规模部署和运行，我们用来从图片生成动画的模型必须既能为使用我们产品和服务的数十亿用户提供服务，同时还要快速完成任务——生成时间短、错误最少，同时保持高效的资源利用率。 本文介绍了我们如何使用延迟优化、流量管理和其他新技术结合在一起来部署 Meta AI 的动画功能。 优化图像生成动画任务的延迟 在我们的应用阵容和 Meta ………………………………