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HiPA: 通过高频率推广适应实现一步式文本到图像扩散模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
高频率促进适应（HiPA）是一种参数高效的方法，通过训练一步、低秩适配器来增强先进扩散模型中高频率能力的不足，使其能够在单一步骤中生成高质量图像。与渐进蒸馏相比，HiPA 在一步文本到图像生成中具有更好的性能（FID-5k 在 MS-COCO 2017 上从 37.3 降至 23.8），并具有 28.6 倍的训练加速（108.8 到 3.8 A100 GPU 天），仅需要 0.04％的训练参数（77.4 亿降至 330 万）。
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关键要点
- 高频率促进适应（HiPA）是一种参数高效的方法。
- HiPA 通过训练一步、低秩适配器来增强先进扩散模型的高频率能力。
- HiPA 能够在单一步骤中生成高质量图像。
- 与渐进蒸馏相比，HiPA 在一步文本到图像生成中表现更好，FID-5k 从 37.3 降至 23.8。
- HiPA 提供 28.6 倍的训练加速，从 108.8 A100 GPU 天降至 3.8 天。
- HiPA 仅需要 0.04％ 的训练参数，从 77.4 亿降至 330 万。
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