CVPR 2024｜MIT发布DistriFusion，实现高清图像生成6倍加速！

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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像方面取得了巨大的成功。然而，由于 ………………………………