OpenAI新生成模式開源炸場！比Diffusion更快更強，清華校友宋颯一作

影像生成領域，看來又要變天了。

就在剛剛，OpenAI開源了比擴散模型更快、性能更好的一致性模型：

#無需對抗訓練，就能生成高品質圖片！

這個重磅消息一經發出，立刻引爆學術圈。

雖說論文本身在3月份就已低調發布，但當時大夥兒普遍認為它只是個OpenAI的前沿研究，並不會真正將細節公開。

沒想到這次直接來了個開源。有網友立刻上手實測了一波效果，發現只需要3.5秒左右就能生成64張左右256×256的影像：

##遊戲結束！

這是這位網友產生的圖像效果，看起來還不錯：

還有網友調侃：這次OpenAI終於Open了！

值得一提的是，論文一作OpenAI科學家宋颮，是一位清華校友，16歲就透過領導計畫進入清華數理基礎科學班求學。

一起來看看這次OpenAI開源了一項怎樣的​​研究。

開源了一個怎樣的重磅研究？

作為一個影像產生AI，一致性模型（Consistency Model）最大的特點在於快又好。

相比擴散模型，它主要有兩大優點：

其一，無需對抗訓練（adversarial training），就能直接生成高品質的影像樣本。

其二，相較於擴散模型可能需要數百甚至上千次迭代，一致性模型只需要一兩步驟就能搞定多種影像任務－

#包括上色、去雜訊、超分等，都可以在幾步之內搞定，而不需要對這些任務進行明確訓練。 （當然，如果進行少樣本學習的話，生成效果也會更好）

#所以一致性模型究竟是如何實現這種效果的？

從原理來看，一致性模型的誕生與ODE（常微分方程）式產生擴散模型有關。

圖中可見，ODE會先一步步將圖片資料轉換成噪聲，隨後再進行一個逆向求解，從噪聲中學習生成影像。

而就在這個過程中，作者們試圖將ODE軌跡上的任何點（如Xt、Xt和Xr）映射到它的原點（如X0）進行生成建模。

隨後，這個映射的模型被命名為一致性模型，因為它們的輸出都是同一軌跡上的同一點：

##基於這種思路，一致性模型不需要再經過漫長的迭代，才能產生一個相對品質比較高的影像，而是能做到一步生成。

下圖是一致性模型（CD）和擴散模型（PD）在影像生成指標FID上的對比。

其中，PD是去年史丹佛和Google大腦提出的一種最新擴散模型方法漸進式蒸餾（progressive distillation）的簡稱，CD（consistency distillation）則是一致性蒸餾方法。

可以看出，幾乎在所有資料集上，一致性模型的影像產生效果都要比擴散模型更好，唯一的例外是256×256的房間資料集上：

除此之外，作者們也將擴散模型、一致性模型和GAN等模型在其他各種資料集上進行了對比：

不過也有網友提到，這次開源的AI一致性模型，能產生的圖像還是太小：

很難過，這次開源的版本生成的圖像還是太小了，如果能給出生成更大圖像的開源版本，肯定會非常讓人興奮。

也有網友猜測，可能只是OpenAI還沒訓練出來。不過可能訓練出來了我們也不一定能搞到程式碼（手動狗頭）。

不過對於這項工作的意義，TechCrunch表示：

你若是有一堆GPU，那用擴散模型在一兩分鐘內迭代1500多次，生成圖片的效果當然是極好的。

但如果你想在手機上或聊天對話的時候即時產生圖片，那顯然擴散模型不是最好的選擇。

一致性模型是OpenAI下一個重要動作。

期待OpenAI會開源一波解析度更高的圖像生成AI~

清華校友宋颮一作

論文一作宋颯，目前是OpenAI的研究科學家。

他14歲時，曾以17位評審全票通過的成績，入選「清華大學新百年領軍計畫」。在隔年高考中，他又成為連雲港市理科狀元，順利考入清華。

2016年，宋颯從清華大學數理基礎科學班畢業，此後赴史丹佛深造。 2022年，宋颮獲史丹佛電腦科學博士學位，而後加入OpenAI。

在博士期間，他的一作論文「Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations」也獲得過ICLR 2021的傑出論文獎。

根據其個人主頁信息，從2024年1月開始，宋颮將正式加入加州理工學院電子系和計算數學科學系，擔任助理教授。

專案地址：
##https://www.php.cn/link/4845b84d63ea5fa8df6268b8d1616a8f

#論文地址：

##論文地址：

https://www.php.cn/link/5f25fbe144e4a81a1b0080b6c1032778#########參考連結：###[1]https://twitter.com/alfredplpl/status/1646217811898 ###[2]https://twitter.com/_akhaliq/status/1646168119658831874###

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