开源动态8
南京大学DiP框架让扩散模型像素空间重生
AIGC开放社区
AI 摘要
南京大学等发布DiP框架,将图像生成解耦为全局构建与局部精修两阶段。它无需VAE,推理快10倍,FID表现优,用极少参数增量优化性能,解决扩散模型质效矛盾。
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告别VAE压缩损耗,南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间,实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架,即将开源。该框架不依赖VAE,仅增0.3%参数量,推理提效10倍,在ImageNet获1.79的FID分数,解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。

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